Automatiskt generera kompakta textbeskrivningar av komplext videoinnehåll har breda tillämpningar. Med de senaste framstegen i automatisk audiovisuellt innehåll erkännande, i detta dokument undersöker vi den tekniska genomförbarheten av den utmanande frågan om exakt omräkning videoinnehåll. Baserat på avancerade automatiska igenkänningstekniker börjar vi klassificera en mängd olika visuella och ljudbegrepp i videoinnehåll. Enligt klassificeringsresultaten använder vi enkla regelbaserade metoder för att generera textbeskrivningar av videoinnehåll. Resultaten utvärderas genom noggrant utformade användarstudier. Vi finner att den toppmoderna visuella och ljud koncept klassificering, även om långt ifrån perfekt, kan ge mycket användbara ledtrådar som visar vad som händer i videorna. De flesta användare som deltog i utvärderingen bekräftade informationen i våra maskingenererade beskrivningar.
Tan och al. REF använder audiovisuella konceptklassificeringar för några handplockade koncept, följt av regelbaserade metoder för att generera beskrivningar.
Towards textually describing complex video contents with audio-visual concept classifiers
{'venue': "MM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}