Publikation

Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung

Damian Borth, Adrian Ulges, Christian Schulze, Thomas Breuel

In: Informatik Spektrum 32 1(2009) Seiten 50-54 Springer 3/2008.

Abstrakt

Zur Zeit erleben Videoclips, welche auf online Videoportalen wie YouTube zur Verfügung gestellt werden, immer mehr an Popularität. Wir schlagen einen Ansatz vor, der basierend auf unüberwachtem Lernen, Keyframes für Video-Retrieval und Video-Zusammenfassungen extrahiert. Unser Ansatz nutzt Methoden der "Shot-Segmentierung" um ein Video temporär zu segmentieren und einen "k-Means" Algorithmus um Repräsentanten für jeden Shot zu bestimmen. Zusätzlich führen wir ein "Meta-Clustering" auf den extrahierten Keyframes aus um kompakte Videozusammenfassungen zu erhalten. Um unsere Methoden zu testen haben wir diese auf einer Datenbank von YouTube Videos angewendet. Wir erhielten Ergebnisse, welche (1) eine Verbesserung des Retrievals und (2) kompakte Video-Zusammenfassungen zeigen.

Projekte

Weitere Links

keyframe_extraction.pdf (pdf, 332 KB )

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence