Tack vare framstegen i tekniken för billiga digitala kameror och populariteten av självinspelning kultur, mängden visuella data på Internet går till motsatt sida av den tillgängliga tid och tålamod av användarna. De flesta av de uppladdade videorna är därför dömda att bli bortglömda och osedda i en datormapp eller webbplats. I detta arbete tar vi itu med problemet med att skapa smidiga snabb-framåt-videor utan att förlora relevant innehåll. Vi presenterar ett nytt adaptivt ramval formulerat som ett vägt minimalt rekonstruktionsproblem, vilket kombinerat med en utjämningsram övergångsmetod påskyndar första person video betonar de relevanta segmenten och undviker visuella diskontinuiteter. Experimenten visar att vår metod kan snabbspola videor för att behålla lika mycket relevant information och smidighet som de senaste teknikerna på kortare tid. Vi presenterar också en ny 80-timmars multimodal (RGB-D, IMU och GPS) datauppsättning av förstapersonsvideor med anteckningar för inspelningsprofil, bildscen, aktiviteter, interaktion och uppmärksamhet 1.
Silva m.fl. REF föreslog en semantisk snabbspolning till förstapersonsvideor genom att modellera ramprovtagningen som ett minimalt problem med Sparse Rekonstruktion.
A Weighted Sparse Sampling and Smoothing Frame Transition Approach for Semantic Fast-Forward First-Person Videos
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}