Innehållsmedveten videomanipulering (CAVM) är en metod för analys och recomposition av videofilmer, med hjälp av innehållsanalys och adaptiv videovarpning. En av de viktigaste motiven för CAVM är "videoretargeting", en process som visuellt förändrar en befintlig video samtidigt som man beaktar de olika regionernas relativa betydelse. CAVM video retargeting syftar till att bevara tittarnas upplevelse genom att bibehålla informationsinnehållet i viktiga regioner i ramen, samtidigt som videodimensionerna ändras. Andra tillämpningar inkluderar kommersiell fastighetstilldelning, sammanfattning av tid och rymdinnehåll och innehållsradering (både i tid och rumslig domän). I detta dokument introducerar vi en effektiv algoritm för genomförandet av CAVM. Den består av två steg. Först analyseras videon för att upptäcka betydelsen av varje pixel i ramen, baserat på lokal styrka, rörelsedetektering och objektdetektorer. Därefter manipulerar en omvandling videoinnehållet enligt ovannämnda analys och tillämpningsberoende begränsningar. Den föreslagna algoritmens visuella prestanda visas på en mängd olika videosekvenser, och jämförs med den senaste tekniken i bildomriktning.
Under 2011 Guttmann m.fl. REF utvecklade en metod för innehållsmedveten videomanipulering (CAVM) för att visuellt ändra en video med avseende på olika regioners relativa betydelse.
Content aware video manipulation
{'venue': 'COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}