Thumbnails spelar en så viktig roll i online-videor. Som den mest representativa ögonblicksbild, de fångar kärnan i en video och ger det första intrycket till tittarna; slutligen, en stor miniatyrbild gör en video mer attraktiv att klicka och titta på. Vi presenterar en automatisk miniatyrbild urvalssystem som utnyttjar två viktiga egenskaper som vanligen förknippas med meningsfulla och attraktiva miniatyrbilder: hög relevans för videoinnehåll och överlägsen visuell estetisk kvalitet. Vårt system väljer attraktiva miniatyrbilder genom att analysera olika visuella kvalitet och estetiska mått på videoramar, och utför en klusteranalys för att avgöra relevansen för videoinnehåll, vilket gör de resulterande miniatyrbilder mer representativa för videon. På uppgiften att förutsäga miniatyrbilder som valts av professionella videoredigerare, visar vi effektiviteten i vårt system mot sex baslinjemetoder, med hjälp av en realworld datauppsättning av 1118 videor som samlats in från Yahoo Screen. Dessutom studerar vi vad som gör en ram till en bra miniatyrbild genom att analysera det statistiska förhållandet mellan miniatyrramar och icke-thumbnailramar i termer av olika bildkvalitetsfunktioner. Vår studie tyder på att valet av en bra miniatyrbild är mycket korrelerat med objektiva visuella kvalitetsmått, såsom ramstruktur och skärpa, vilket innebär möjligheten att bygga en automatisk miniatyrbild urvalssystem baserat på visuell estetik.
Sång och al. REF presenterade en automatisk miniatyrbild urvalssystem som väljer attraktiva miniatyrbilder genom att analysera olika objektiva och subjektiva mätvärden (t.ex. visuell kvalitet och estetik) av videoramar.
To Click or Not To Click: Automatic Selection of Beautiful Thumbnails from Videos
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}