Abstract-Med idén om sociala nätverksanalys, föreslår vi ett nytt sätt att analysera filmvideor från perspektivet av sociala relationer snarare än audiovisuella funktioner. För att på lämpligt sätt beskriva rollrelationer i filmer, utformar vi en metod för att kvantifiera relationer och bygga roll sociala nätverk, som kallas RoleNet. Baserat på RoleNet kan vi utföra semantisk analys som går utöver konventionella funktionsbaserade metoder. I detta arbete används sociala relationer mellan roller för att vara kontextinformation om videoscener, och ledande roller och motsvarande gemenskaper kan automatiskt bestämmas. Resultaten av community identifikation ger nya alternativ i mediehantering och surfning. Dessutom, genom att beskriva videoscener med rollens sammanhang, är social-relation-baserad berättelse segmentering metod utvecklas för att bana ett nytt sätt för detta brett studerade ämne. Experimentella resultat visar effektiviteten av ledande rollbestämning och identifikation av samhället. Vi visar också att den samhällsbaserade sagosegmenteringsmetoden fungerar mycket bättre än den konventionella tempobaserade metoden. Slutligen ger vi omfattande diskussioner och uppger att de föreslagna idéerna ger insikter i kontextbaserad videoanalys.
RoleNet REF är en SNA-baserad metod som föreslogs för att analysera filmhistorier.
RoleNet: Movie Analysis from the Perspective of Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}