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Semantic content representation model for sports video and automatic story segmentation

机译:用于体育视频和自动故事分割的语义内容表示模型

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摘要

Focusing attention on the structure of the broadcasted sports video, we present a model to represent the video in a semantical way by structurizing it and giving the suitable semantical descriptions to its particular time locations. Considering the speech transcript as the useful information stream to help the automatic generation of the proposed semantical descriptions, we try to segment the speech transcript into the units of the structurization in a probabilistic framework based on Bayesian networks. Moreover, the association with the image stream enables us to find the corresponding video segments. In this paper, we discuss some experimental results.
机译:通过关注体育广播视频的结构,我们提出了一个模型,通过对视频进行结构化并为其特定的时间位置提供合适的语义描述,以语义的方式表示视频。考虑到语音记录是有助于自动生成所提出的语义描述的有用信息流,我们尝试在基于贝叶斯网络的概率框架中将语音记录划分为结构化单元。此外,与图像流的关联使我们能够找到相应的视频片段。在本文中,我们讨论了一些实验结果。

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