Videosammanfattningar presenterar användaren med en kondenserad och koncist representation av innehållet i en videoström. Vanligtvis uppnås detta genom att fästa grader av betydelse till låg nivå bild-, ljud- och textfunktioner. Men videoinnehåll framkallar starka och mätbara fysiologiska svar hos användaren, som är potentiellt rika indikatorer på vad videoinnehåll är minnesvärda för eller känslomässigt engagerande för en enskild användare. I denna artikel föreslås en teknik som utnyttjar sådana fysiologiska svar på en given videoström av en viss användare för att producera Entertainment-Led VIdeo-sammanfattningar (ELVIS). ELVIS består av fem analysfaser som motsvarar analyserna av fem fysiologiska responsmått: elektrodermalt svar (EDR), hjärtfrekvens (HR), blodvolympuls (BVP), andningshastighet (RR) och andningsamplitud (RA). Genom dessa analyser identifieras automatiskt de tidsbundna platserna för de mest underhållande videodelarna, eftersom de förekommer inom videoströmmen som helhet. ELVIS-teknikens effektivitet verifieras genom en statistisk analys av data som samlats in under en uppsättning användarstudier. Våra resultat visar att ELVIS är mer konsekvent än RANDOM, EDR, HR, BVP, RR och RA val för att identifiera de mest underhållande video subsegment för innehåll i komedi, skräck / komedi, och skräck genrer. Subjektiva användarrapporter visar också att ELVIS videosammanfattningar är jämförelsevis lätta att förstå, njutbara och informativa.
I REF mäts fem signaler (elektrodermal aktivitet, hjärtfrekvens, blodvolym puls, andningshastighet, och andning amplitud) från tittarna för att generera sammanfattningar video highlight.
ELVIS: Entertainment-led video summaries
{'venue': 'TOMCCAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}