Den massiva ökningen av sportvideor har resulterat i ett behov av automatisk generering av sport höjdpunkter som är jämförbara i kvalitet med de handredigerade höjdpunkter som produceras av programföretag som ESPN. Till skillnad från tidigare verk som oftast använder audiovisuella signaler som härrör från videon, föreslår vi en strategi som dessutom utnyttjar kontextuella signaler som härrör från miljön som spelet spelas i. De kontextuella ledtrådarna ger information om spänningsnivån i spelet, som kan rankas och väljas för att automatiskt producera högkvalitativa basket höjdpunkter. Vi introducerar en ny datauppsättning av 25 NCAA-spel tillsammans med deras play-by-play-statistik och grundsanningen spänningsdata för varje korg. Vi utforskar informationsförmågan hos fem olika signaler från videon och från miljön genom användarstudier. Våra experiment visar att för våra studiedeltagare, de höjdpunkter som produceras av vårt system är jämförbara med de som produceras av ESPN för samma spel.
Mer nyligen, Bettadapura et al. REF använde kontextuella signaler från miljön för att förstå spänningsnivån i ett basketspel.
Leveraging Contextual Cues for Generating Basketball Highlights
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}