Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Lopes, Bruno Lorenço |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12082014-101301/
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Resumo: |
Diversas áreas da Computação (Personalização e Adaptação de Conteúdo, Recuperação de Informação, entre outras) se beneficiam da segmentação de vídeo em unidades menores de informação. A literatura apresenta diversos métodos e técnicas cujo objetivo é identificar essas unidades. Uma limitação é que tais técnicas não tratam o problema da detecção de cenas em segmentos semanticamente complexos, definidos como trechos de vídeo que apresentam mais de um assunto ou tema, e cuja semântica latente dificilmente pode ser determinada utilizando-se somente uma única mídia. Esses segmentos são muito relevantes, pois estão presentes em diversos domínios de vídeo, tais como filmes, noticiários e mesmo comerciais. A presente Dissertação de Mestrado propõe uma técnica de segmentação de vídeo capaz de identificar cenas em segmentos semanticamente complexos. Para isso utiliza a semântica latente alcançada com o uso de Bag of Visual Words para agrupar os segmentos de um vídeo. O agrupamento é baseado em multimodalidade, analisando-se características visuais e sonoras de cada vídeo e combinando-se os resultados por meio da estratégia fusão tardia. O presente trabalho demonstra a viabilidade técnica em reconhecer cenas em segmentos semanticamente complexos |
