Procesamiento de video digital: reconocimiento de patrones aplicado a la detección de key-frames
- Autores
- Iparraguirre, Javier; Delrieux, Claudio
- Año de publicación
- 2010
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El video digital está convirtiéndose en el medio de comunicación por excelencia, tanto en redes sociales y sitios de video a demanda, como en la inminente llegada de la Televisión Digital. En este trabajo se presenta una metodología de reconocimiento de patrones aplicada a la detección de Key-Frames, cuya utilidad futura apunta tanto al tagging no supervisado de secuencias de video, como al reconocimiento de contenidos en el msimo. Presentamos los resultados preliminares de una aplicación que por medio del algoritmo SURF permite evaluar diferencias sucesivas entre cuadros, y de esa manera seleccionar key frames candidatos para identificar tomas sucesivas. Esta idea fue testada con video en tiempo real, produciendo resultados satisfactorios.
Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Visión por computadoras
COMPUTER GRAPHICS
Procesamiento de video
Procesamiento paralelo
Reconocimiento de patrones - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19499
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Procesamiento de video digital: reconocimiento de patrones aplicado a la detección de key-framesIparraguirre, JavierDelrieux, ClaudioCiencias InformáticasVisión por computadorasCOMPUTER GRAPHICSProcesamiento de videoProcesamiento paraleloReconocimiento de patronesEl video digital está convirtiéndose en el medio de comunicación por excelencia, tanto en redes sociales y sitios de video a demanda, como en la inminente llegada de la Televisión Digital. En este trabajo se presenta una metodología de reconocimiento de patrones aplicada a la detección de Key-Frames, cuya utilidad futura apunta tanto al tagging no supervisado de secuencias de video, como al reconocimiento de contenidos en el msimo. Presentamos los resultados preliminares de una aplicación que por medio del algoritmo SURF permite evaluar diferencias sucesivas entre cuadros, y de esa manera seleccionar key frames candidatos para identificar tomas sucesivas. Esta idea fue testada con video en tiempo real, produciendo resultados satisfactorios.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2010-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf298-301http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19499spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T10:46:32Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19499Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 10:46:32.936SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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El video digital está convirtiéndose en el medio de comunicación por excelencia, tanto en redes sociales y sitios de video a demanda, como en la inminente llegada de la Televisión Digital. En este trabajo se presenta una metodología de reconocimiento de patrones aplicada a la detección de Key-Frames, cuya utilidad futura apunta tanto al tagging no supervisado de secuencias de video, como al reconocimiento de contenidos en el msimo. Presentamos los resultados preliminares de una aplicación que por medio del algoritmo SURF permite evaluar diferencias sucesivas entre cuadros, y de esa manera seleccionar key frames candidatos para identificar tomas sucesivas. Esta idea fue testada con video en tiempo real, produciendo resultados satisfactorios. |
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