Keyframe Extraktion für Video-Annotation und Video-Zusammenfassung

• Published in: Informatik-Spektrum Vol. 32; no. 1; pp. 50 - 53
• Main Authors: Borth, Damian, Ulges, Adrian, Schulze, Christian, Breuel, Thomas M.
• Format: Journal Article
• Language: German
• Published: Berlin/Heidelberg Springer-Verlag 01.02.2009
• Subjects: Computer Hardware; Computer Science; Computer Systems Organization and Communication Networks; Data Structures and Information Theory; Software Engineering/Programming and Operating Systems; Student's Corner
• ISSN: 0170-6012; 1432-122X
• DOI: 10.1007/s00287-008-0264-y

Zusammenfassung 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.