Segmentering och klassificering av nyhetsvideo i semantiska envåningsenheter är ett utmanande problem. Denna forskning föreslår två nivåer av multimodala ramar för att ta itu med detta problem. Videon analyseras på skott och story enhet (eller scen) nivåer med hjälp av en mängd olika funktioner och tekniker. På skottnivå använder vi ett beslutsträd för att klassificera skottet i en av 13 fördefinierade kategorier. På scennivå utför vi HMM-analys (Hidden Markov Models) för att eliminera skottklassificeringsfel och för att lokalisera sagogränser. Vi testar prestandan hos vårt system med hjälp av två dagars nyhetsvideo från MediaCorp i Singapore. Våra första resultat tyder på att vi skulle kunna uppnå en hög noggrannhet på över 95 % för skottklassificering. Användningen av HMM analys hjälper till att förbättra noggrannheten i skott klassificering och uppnå över 89% noggrannhet på berättelse segmentering.
I REF, författare noterade 13 kategorier av skott i TV-nyheter (intervju, ankare, kommersiella, etc) och tränade ett beslut träd för att klassificera skott, sedan en dold Markov modell (HMM) för att korrigera klassificeringsfel.
The segmentation and classification of story boundaries in news video
{'venue': 'in IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}