Sumarización de video en línea basada en detección de características visuales locales
- Autores
- Iparraguirre, Javier
- Año de publicación
- 2015
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis doctoral
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Delrieux, Claudio Augusto
- Descripción
- La extracción de contenido en multimedios ha sido y sigue siendo un tema arduamente investigado durante las últimas décadas. En la literatura se puede encontrar esta rama del conocimiento como MIR (Multimedia Information Retrieval). La sumarización de video se clasifica como una de las ramas dentro de MIR. Hace solo unos pocos años, se han instalado una gran cantidad de cámaras de video en forma masiva. La sumarización de video sigue siendo un problema intensamente investigado y se considera que aún no ha sido resuelto. Este trabajo presenta un método basado en características visuales de las imágenes. Las principales ventajas son la generalidad de la sumarización, la flexibilidad en la detección y el acotado costo computacional. Estas particularidades lo hacen único y se plantea como una seria solución al problema de extraer contenido de grandes volúmenes de video. Además del método se presenta un marco de medición cuantitativa de sumarización. Varios autores coinciden en la literatura que el problema de la comparación de sumarizaciones está abierto. El método se basa en trabajos existentes y mejora la metodología usada. Finalmente se compara cualitativamente y cuantitativamente el algoritmo propuesto con los métodos más referenciados en la literatura. Los resultados cuantitativos muestran puntuaciones superiores a las propuestas existentes. El método propuesto aporta una solución capaz de procesar en línea y es única en su tipo. Las aplicaciones potenciales son muchas y se espera poder lograr un gran impacto en el área de la extracción de contenido en video.
Fil: Iparraguirre, Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina - Materia
-
Abstracción de video
Extracción de cuadros clave
Reconocimiento de patrones - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional del Sur
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Sumarización de video en línea basada en detección de características visuales localesIparraguirre, JavierAbstracción de videoExtracción de cuadros claveReconocimiento de patronesLa extracción de contenido en multimedios ha sido y sigue siendo un tema arduamente investigado durante las últimas décadas. En la literatura se puede encontrar esta rama del conocimiento como MIR (Multimedia Information Retrieval). La sumarización de video se clasifica como una de las ramas dentro de MIR. Hace solo unos pocos años, se han instalado una gran cantidad de cámaras de video en forma masiva. La sumarización de video sigue siendo un problema intensamente investigado y se considera que aún no ha sido resuelto. Este trabajo presenta un método basado en características visuales de las imágenes. Las principales ventajas son la generalidad de la sumarización, la flexibilidad en la detección y el acotado costo computacional. Estas particularidades lo hacen único y se plantea como una seria solución al problema de extraer contenido de grandes volúmenes de video. Además del método se presenta un marco de medición cuantitativa de sumarización. Varios autores coinciden en la literatura que el problema de la comparación de sumarizaciones está abierto. El método se basa en trabajos existentes y mejora la metodología usada. Finalmente se compara cualitativamente y cuantitativamente el algoritmo propuesto con los métodos más referenciados en la literatura. Los resultados cuantitativos muestran puntuaciones superiores a las propuestas existentes. El método propuesto aporta una solución capaz de procesar en línea y es única en su tipo. Las aplicaciones potenciales son muchas y se espera poder lograr un gran impacto en el área de la extracción de contenido en video.Fil: Iparraguirre, Javier. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; ArgentinaDelrieux, Claudio Augusto2015-03-18info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2487spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/reponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)instname:Universidad Nacional del Sur2025-09-29T13:42:09Zoai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/2487instacron:UNSInstitucionalhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/oaimesnaola@uns.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:2025-09-29 13:42:10.226Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Surfalse |
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La extracción de contenido en multimedios ha sido y sigue siendo un tema arduamente investigado durante las últimas décadas. En la literatura se puede encontrar esta rama del conocimiento como MIR (Multimedia Information Retrieval). La sumarización de video se clasifica como una de las ramas dentro de MIR. Hace solo unos pocos años, se han instalado una gran cantidad de cámaras de video en forma masiva. La sumarización de video sigue siendo un problema intensamente investigado y se considera que aún no ha sido resuelto. Este trabajo presenta un método basado en características visuales de las imágenes. Las principales ventajas son la generalidad de la sumarización, la flexibilidad en la detección y el acotado costo computacional. Estas particularidades lo hacen único y se plantea como una seria solución al problema de extraer contenido de grandes volúmenes de video. Además del método se presenta un marco de medición cuantitativa de sumarización. Varios autores coinciden en la literatura que el problema de la comparación de sumarizaciones está abierto. El método se basa en trabajos existentes y mejora la metodología usada. Finalmente se compara cualitativamente y cuantitativamente el algoritmo propuesto con los métodos más referenciados en la literatura. Los resultados cuantitativos muestran puntuaciones superiores a las propuestas existentes. El método propuesto aporta una solución capaz de procesar en línea y es única en su tipo. Las aplicaciones potenciales son muchas y se espera poder lograr un gran impacto en el área de la extracción de contenido en video. |
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