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概要 |
近年,YouTube等の動画サイトでは膨大な数の動画が毎日投稿されている。長い動画を短く見るための要約動画や切り抜き動画も増加している。我々は長時間動画から,ハイライト部分を機械的に切り抜く手法について検討している。機械学習に用いる学習用データとして,人手による切抜き動画と,その元動画の比較を想定している。今回,YouTubeの人気動画と,その切り抜き動画を対象に,切り抜かれた部分が元動画のどの部...分かを推定するツールを試作した。切抜き部分の推定には,動画の文字起こしテキストを用いた。本発表では,切抜き部分推定手法と,試作したシステム,および推定精度を発表する。 In recent years, a huge number of videos have been posted every day on video sharing sites such as YouTube. Summarised videos and clipped videos become populare, and they allow longer videos to be viewed in shorter formats We are interested in some methods to realize video summarization and video clipping methods using machine learning. We assume that a manually cut video and its original video are better for machine learning as training data. For the future machine learning using massive amount of video, we develop a tool that estimates clipped video parts in its original video using transcription texts. In this paper, we describe the method of clipped video parts estimation based on transcription, a prototype tool, and estimation results.続きを見る
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