I detta dokument föreslår vi en metod för bedömning av videoestetikens kvalitet som kombinerar representationen av varje video enligt en uppsättning fotografiska och filmiska regler, med användning av en inlärningsmetod som tar hänsyn till videorepresentationens osäkerhet. I synnerhet utnyttjar vår metod informationen från både låg- och högnivåanalys av videolayouten, vilket leder till ett foto- och rörelsebaserat videorepresentationssystem. Därefter, en kärna Support Vector Machine (SVM) förlängning, KSVMigSU, utbildas för att klassificera videor och hämta dem med högt estetiskt värde. Experimentella resultat på vårt stora dataset verifierar den föreslagna metodens effektivitet. Vi gör också vår datauppsättning tillgänglig för allmänheten, för att underlätta forskning inom området för estetisk kvalitetsbedömning av video.
I REF presenteras en metod för estetisk bedömning av video som kombinerar en videorepresentation som integrerar fotografiska och biofilmsregler, och en inlärningsmekanism som tar hänsyn till osäkerhet i videorepresentationen.
Video aesthetic quality assessment using kernel Support Vector Machine with isotropic Gaussian sample uncertainty (KSVM-IGSU)
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}