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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 143 - 150 (8page)
이용수
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최근 다양한 매체를 통해 폭발적인 양의 콘텐츠가 업로드 되고 있으며 그 가운데 게임과 스포츠 영상은 상당한 비율을 차지한다. 방송사에서는 시청자 편의를 위해 경기 영상 중 흥미를 끄는 장면을 모아 하이라이트 영상을 만들어 제공한다. 그러나 이는 시간과 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 본 논문에서는 게임과 스포츠 경기에서 자동으로 하이라이트를 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 방법들이 이미지 정보만을 주로 이용하는데 반해 우리는 오디오와 이미지 정보를 함께 사용하며, 영상의 단기적 전후관계와 중장기적 흐름을 동시에 파악하는 방법을 제시한다. 또한 더 좋은 특징벡터를 찾아내기 위해 GAN을 결합한 모델을 설명한다. 제안하는 모델들은 e스포츠 경기 영상과 야구 경기 영상을 이용하여 평가한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 하이라이트 예측 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative Adversarial Nets,” In NIPS, pp. 2672-2680, 2014, http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.
K. Zhang, WL. Chao, F. Sha, and K. Grauman, “Video Summarization with Long Short-term Memory,” European Conference on Computer Vision, Amsterdam, Netherlands, pp. 766-782, 2016, doi:10.1007/978 -3-319-46478-7_47.
B. Mahasseni, M. Lam, and S. Todorovic, “Unsupervised Video Summarization with Adversarial LSTM Networks,” The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2982-2991, 2017, doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2017.318.
K. Zhang, K. Grauman, and F. Sha, “Retrospective Encoders for Video Summarization,” In ECCV, pp. 383-399, 2018, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01237-3_24.
K. Zhou, Y. Qiao, and Tao Xiang, “Deep Reinforcement Learning for Unsupervised Video Summarization with Diversity-Representativeness Reward,” In Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 7582-7589, 2018, https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16395.
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K. Zhang, K. Grauman, and F. Sha, “Retrospective Encoders for Video Summarization,” In ECCV, pp. 383-399, 2018, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01237-3_24.
K. Zhou, Y. Qiao, and Tao Xiang, “Deep Reinforcement Learning for Unsupervised Video Summarization with Diversity-Representativeness Reward,” In Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 7582-7589, 2018, https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16395.
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