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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 986 - 1,005 (20page)
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In this paper, we propose AnoVid, an automated video annotation tool based on deep neural networks, that automatically generates various meta data for each scene or shot in a long drama video containing rich elements. To this end, a novel meta data schema for drama video is designed. Based on this schema, the AnoVid video annotation tool has a total of six deep neural network models for object detection, place recognition, time zone recognition, person recognition, activity detection, and description generation. Using these models, the AnoVid can generate rich video annotation data. In addition, AnoVid provides not only the ability to automatically generate a JSON-type video annotation data file, but also provides various visualization facilities to check the video content analysis results. Through experiments using a real drama video, “Misaeing”, we show the practical effectiveness and performance of the proposed video annotation tool, AnoVid.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 메타 데이터 스키마와 학습 데이터 구축
4. 비디오 주석 도구의 설계
5. 구현 및 실험
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (38)
참고문헌 신청
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