Optimal Sequential Grouping for Robust Video Scene Detection Using Multiple Modalities

计算机科学 人工智能 任务(项目管理) 分割 集合(抽象数据类型) 模式 计算机视觉 模式识别(心理学) 社会科学 社会学 经济 管理 程序设计语言
作者
Daniel Rotman,Dror Porat,Gal Ashour
出处
期刊:International journal of semantic computing [World Scientific]
卷期号:11 (02): 193-208 被引量:20
标识
DOI:10.1142/s1793351x17400086
摘要

Video scene detection is the task of dividing a video into semantic sections. To perform this fundamental task, we propose a novel and effective method for temporal grouping of scenes using an arbitrary set of features computed from the video. We formulate the task of video scene detection as a generic optimization problem to optimally group shots into scenes, and propose an efficient procedure for solving the optimization problem based on a novel dynamic programming scheme. This unique formulation directly results in a temporally consistent segmentation, and has the advantage of being parameter-free, making it applicable across various domains. We provide detailed experimental results, showing that our algorithm outperforms current state-of-the-art methods. To assess the comprehensiveness of this method even further, we present experimental results testing different types of modalities and their applicability in this formulation.
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