Abstract-Den snabba tillväxten av konsumentvideor kräver en effektiv och effektiv innehållssammanfattning metod för att ge ett användarvänligt sätt att hantera och bläddra i den enorma mängden videodata. Jämfört med de flesta tidigare metoder som fokuserar på sport- och nyhetsvideor, är sammanfattningen av personliga videor mer utmanande på grund av dess oinskränkta innehåll och avsaknaden av några pre-pålagda videostrukturer. Vi formulerar videosammanfattning som en ny ordbok urvalsproblem med sparity konsistens, där en ordbok av nyckelramar väljs så att den ursprungliga videon kan bäst rekonstrueras från denna representativa ordbok. En effektiv global optimeringsalgoritm introduceras för att lösa ordboken urvalsmodell med konvergenshastigheterna som (där är iterationsräknaren), i motsats till traditionella sub-gradient nedstigningsmetoder av. Vår metod ger en skalbar lösning för både nyckelramextraktion och videoskumgenerering, eftersom man kan välja ett godtyckligt antal nyckelramar för att representera de ursprungliga videorna. Experiment på en människomärkt referensdatauppsättning och jämförelser med de senaste metoderna visar fördelarna med vår algoritm. Index Terms-Group sparse, nyckelram, Lasso, scenanalys, videoanalys, videoskum, videosammanfattning.
Sparse kodning teori har också tillämpats på denna uppgift, som arbete Cong et al. REF som formulerade summeringen som ett ordlista urvalsproblem, och extrahera tangentramar med sparity konsekvens.
Towards Scalable Summarization of Consumer Videos Via Sparse Dictionary Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}