Vi presenterar en strategi för att identifiera pittoreska höjdpunkter från stora mängder egocentriska videodata. Med tanke på en uppsättning egocentriska videor som fångas under en semester analyserar vår metod videorna och letar efter bilder som har bra pittoreska och konstnärliga egenskaper. Vi introducerar nya tekniker för att automatiskt bestämma estetiska funktioner som komposition, symmetri och färgvibrancy i egocentriska videor och ranka videoramar baserat på deras fotografiska egenskaper för att generera höjdpunkter. Vår strategi använder också kontextuell information som GPS, när den finns tillgänglig, för att bedöma den relativa betydelsen av varje geografisk plats där semestervideorna filmades. Dessutom utnyttjar vi specifikt egenskaperna hos egocentriska videor för att förbättra vår highlight-detektering. Vi visar resultat på en ny egocentrisk semester dataset som innehåller 26,5 timmars video tagna över en 14 dagars semester som spänner över många berömda turistmål och även ger resultat från en användarstudie för att få tillgång till våra resultat.
Bettadapura m.fl. I REF föreslås en strategi för att identifiera pittoreska höjdpunkter.
Discovering picturesque highlights from egocentric vacation videos
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}