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【24h】

Multi-Modal Dialog Scene Detection Using Hidden Markov Models for Content-Based Multimedia Indexing

机译:基于内容的多媒体索引的使用隐马尔可夫模型的多模对话场景检测

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摘要

A class of audio-visual data(fiction entertainment: movies, TV series) is segmented into scenes, which contain dialogs, using a novel hidden Markov model-based (HMM) method. Each shot is classified using both audio track(via classification of speech, silence and music) and visual content (face and location information). The result of this shot-based classification is an audio-visual token to be used by the HMM state diagram to Achieve scene analysis.
机译:使用一种新颖的基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法,将一类视听数据(小说娱乐:电影,电视剧)分割成包含对话的场景。使用音频轨道(通过语音,沉默和音乐的分类)和视觉内容(面部和位置信息)对每个镜头进行分类。这种基于镜头的分类的结果是一个视听令牌,HMM状态图将使用该令牌来实现场景分析。

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