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Victor De Cia Costa
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Busca de vídeo na Internet
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Busca usando metadados
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Busca de Vídeo na Internet
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Busca de Vídeo na Internet
●
O conteúdo de vídeo é muito mais propenso a ser misturado
com os resultados da pesquisa do que qualquer outro tipo de
material, seguido de conteúdo da imagem.
●
O estudo descobriu que 80% das integrações de vídeo veio do
YouTube, ao contrário de outros sites de vídeo.
●
Dados referentes a 2012.
Top Video Search Engines
and Video Search Sites
#1 #2
#3 #4 #5
Modalidades de Busca
●
Metadados Internos: Título, descrição, duração, tamanho,
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●
A busca por metadados pode ocasionar o gap semântico
Modalidades de Busca
●
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fonética diretamente no áudio, ou conversão em texto e
posterior análise do texto.
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Modalidades de Busca
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fala foi utilizado pelo
Gaudi (Google Audio
Indexing), desenvolvido
pelo Google Labs, em
2008.
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por Blinkx e Koemei.
Modalidades de Busca
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Modalidades de Busca
Modalidades de Busca
Modalidades de Busca
●
Análise de frames: Uso de descritores de imagens para gerar
vetores de características de frames.
●
Podem ser usados descritores de cor, forma, textura, entre
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●
Não viável atualmente
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●
Avanços recentes na tecnologia têm permitido o aumento da
disponibilidade de dados de vídeo, criando grandes coleções de
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●
Isso tem despertado grande interesse em sistemas capazes de
gerenciar esses dados de forma eficiente.
●
Desenvolvimento de sistemas capazes de abstrair representações
semânticas de alto nível a partir das informações de baixo nível dos
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O primeiro passo para
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vídeo e estruturá-la em um
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compreensíveis e
gerenciáveis, de forma que o
seu conteúdo seja consistente
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Segmentação Temporal
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A contribuição publicada em [Almeida et al. 2011] introduz
uma nova abordagem para a segmentação temporal, que
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●
Baseia-se na exploração de características visuais extraídas do
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●
A contribuição publicada em [Almeida et al. 2009] introduz
uma nova abordagem para estimar o movimento da câmera
em sequências de vídeo.
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Com base em um modelo de operações de câmera.
●
Esse método gera o modelo de câmera usando combinações
lineares de protótipos de fluxo ótico produzidos por cada
operação de câmera.
Busca por Conteúdo
Medida de Similaridade
●
Apos obter representações
compactas, é preciso ainda
definir uma medida de
similaridade para comparar
vídeos a partir de suas
assinaturas. Existem duas
questões importantes nessa
tarefa: robustez e
discriminância.
Busca por Conteúdo
Medida de Similaridade
●
Robustez e a quantidade de inconsistência dos dados
tolerada pelo sistema antes da ocorrência de um falso
positivo.
●
Discriminância é a capacidade do sistema de rejeitar dados
irrelevantes e reduzir os falsos positivos.
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A contribuição publicada em [Almeida et al. 2011a] introduz uma
nova abordagem para a comparação de sequências de vídeo, que
atua diretamente no domínio comprimido.
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Baseia-se no reconhecimento de padrões de movimento extraídos
do fluxo de vídeo, que são acumulados para formar um histograma
normalizado.
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a enormes coleções de vídeo.
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Quando um usuário especifica
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A contribuição publicada em [Almeida et al. 2010b] avalia o
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Ela combina vantagens de ambos os paradigmas disjuntos
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A contribuição publicada em [Almeida et al. 2010c, Almeida et al.
2012b, Almeida et al. 2012a] introduz VISON1 (Video Summarization
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●
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●
A melhoria da eficiência computacional torna essa técnica adequada
para tarefas online.
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●
http://www.liv.ic.unicamp.br/~jurandy/vison/
Referências
1) Almeida, Jurandy, Neucimar J. Leite, and Ricardo da S. Torres. "Recuperação de
Vídeos Comprimidos por Conteúdo."
2) http://marketingland.com/infographic-video-youtube-wins-google-universal-searc
h-37971
3) http://www.reelseo.com/video-search-sites/
4) https://en.wikipedia.org/wiki/Video_search_engine
5) http://www.cnet.com/news/google-audio-search-graduates-to-labs-project/
6) Christopher Alberti, Michiel Bacchiani, Ari Bezman, Ciprian Chelba, Anastassia
Drofa, Hank Liao, Pedro Moreno, Ted Power, Arnaud Sahuguet, Maria Shugrina,
Olivier Siohan. AN AUDIO INDEXING SYSTEM FOR ELECTION VIDEO MATERIAL.
Speech Research Group, Google Inc. 79 Ninth Ave, New York, NY
7) http://talkminer.com/

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Seminario busca em video

  • 1. Busca em Vídeo Léo Françoso Dal Piccol Sotto Victor De Cia Costa
  • 2. Sumário ● Busca de vídeo na Internet ● Busca usando metadados ● Recuperação de vídeo por conteúdo
  • 3. Busca de Vídeo na Internet
  • 4. Busca de Vídeo na Internet
  • 5. Busca de Vídeo na Internet ● O conteúdo de vídeo é muito mais propenso a ser misturado com os resultados da pesquisa do que qualquer outro tipo de material, seguido de conteúdo da imagem. ● O estudo descobriu que 80% das integrações de vídeo veio do YouTube, ao contrário de outros sites de vídeo. ● Dados referentes a 2012.
  • 6. Top Video Search Engines and Video Search Sites #1 #2 #3 #4 #5
  • 7. Modalidades de Busca ● Metadados Internos: Título, descrição, duração, tamanho, tags, qualidade de codificação (geralmente codificados em XML) ● Metadados Externos: Texto presente na página ● A busca por metadados pode ocasionar o gap semântico
  • 8. Modalidades de Busca ● Reconhecimento de fala: Aplicação de algoritmo de busca fonética diretamente no áudio, ou conversão em texto e posterior análise do texto. ● Indexação baseada no conteúdo de áudio
  • 9. Modalidades de Busca ● O reconhecimento de fala foi utilizado pelo Gaudi (Google Audio Indexing), desenvolvido pelo Google Labs, em 2008. ● Utilizado atualmente por Blinkx e Koemei.
  • 10. Modalidades de Busca ● Reconhecimento de texto: O TalkMiner usa uma amostragem de um frame por segundo, identifica um slide, e usa um algoritmo de Optical Character Recognition (OCR) para identificar palavras, que são indexadas em seu mecanismo de busca.
  • 13. Modalidades de Busca ● Análise de frames: Uso de descritores de imagens para gerar vetores de características de frames. ● Podem ser usados descritores de cor, forma, textura, entre outros. ● Não viável atualmente
  • 14. Vídeos na Internet ● Avanços recentes na tecnologia têm permitido o aumento da disponibilidade de dados de vídeo, criando grandes coleções de vídeo digital. ● Isso tem despertado grande interesse em sistemas capazes de gerenciar esses dados de forma eficiente. ● Desenvolvimento de sistemas capazes de abstrair representações semânticas de alto nível a partir das informações de baixo nível dos vídeos, conhecidos por sistemas de gestão de vídeos por conteúdo.
  • 15. Busca por Conteúdo Arquitetura típica de um sistema de gestão de vídeos por conteúdo.
  • 16. Busca por Conteúdo Segmentação Temporal ● O primeiro passo para gerenciar a informação de vídeo e estruturá-la em um conjunto de unidades compreensíveis e gerenciáveis, de forma que o seu conteúdo seja consistente em termos de operações da câmera e eventos visuais.
  • 17. Busca por Conteúdo Segmentação Temporal ● A contribuição publicada em [Almeida et al. 2011] introduz uma nova abordagem para a segmentação temporal, que opera diretamente no domínio comprimido. ● Baseia-se na exploração de características visuais extraídas do fluxo de vídeo e em um algoritmo simples e rápido para detectar mudanças temporais. ● Técnica adequada para tarefas online (algoritmo eficiente).
  • 18. Busca por Conteúdo Representação do Conteúdo Visual ● Fazer uso eficiente da informação de vídeo requer que os dados sejam armazenados de maneira compacta. Para isso, um vídeo deve ser associado a características apropriadas, a fim de permitir qualquer recuperação futura.
  • 19. Busca por Conteúdo Representação do Conteúdo Visual ● A contribuição publicada em [Almeida et al. 2009] introduz uma nova abordagem para estimar o movimento da câmera em sequências de vídeo. ● Com base em um modelo de operações de câmera. ● Esse método gera o modelo de câmera usando combinações lineares de protótipos de fluxo ótico produzidos por cada operação de câmera.
  • 20. Busca por Conteúdo Medida de Similaridade ● Apos obter representações compactas, é preciso ainda definir uma medida de similaridade para comparar vídeos a partir de suas assinaturas. Existem duas questões importantes nessa tarefa: robustez e discriminância.
  • 21. Busca por Conteúdo Medida de Similaridade ● Robustez e a quantidade de inconsistência dos dados tolerada pelo sistema antes da ocorrência de um falso positivo. ● Discriminância é a capacidade do sistema de rejeitar dados irrelevantes e reduzir os falsos positivos.
  • 22. Busca por Conteúdo Medida de Similaridade ● A contribuição publicada em [Almeida et al. 2011a] introduz uma nova abordagem para a comparação de sequências de vídeo, que atua diretamente no domínio comprimido. ● Baseia-se no reconhecimento de padrões de movimento extraídos do fluxo de vídeo, que são acumulados para formar um histograma normalizado. ● A melhora da eficiência computacional torna essa técnica adequada a enormes coleções de vídeo.
  • 23. Busca por Conteúdo Indexação de Dados ● Quando um usuário especifica um padrão de consulta ao sistema, a sua assinatura é extraída e a medida de similaridade e aplicada para identificar todas as assinaturas similares. Para garantir uma resposta rápida, é necessário o desenvolvimento de algoritmos que acelerem esse processo.
  • 24. Busca por Conteúdo Indexação de Dados ● A contribuição publicada em [Almeida et al. 2010b] avalia o desempenho de uma nova estrutura de indexação, chamada de BP-tree (Ball-and-Plane tree). É construída dividindo-se um conjunto de objetos em grupos compactos. ● Ela combina vantagens de ambos os paradigmas disjuntos (partições) e não disjuntos (agrupamentos) a fim de obter uma estrutura de aglomerados densos e pouco sobrepostos, melhorando a eficiência no processamento de consultas por similaridade.
  • 25. Busca por Conteúdo Visualização dos Resultados ● No final, os usuários são apresentados com uma lista de vídeos similares a um dado padrão de consulta especificado.
  • 26. Busca por Conteúdo Visualização dos Resultados ● A contribuição publicada em [Almeida et al. 2010c, Almeida et al. 2012b, Almeida et al. 2012a] introduz VISON1 (Video Summarization for Online applications), uma nova abordagem para resumir sequências de vídeo, que atua diretamente no domínio comprimido. ● Baseia-se na exploração de características visuais extraídas do fluxo de vídeo e em um algoritmo simples e rápido para resumir o seu conteúdo. ● A melhoria da eficiência computacional torna essa técnica adequada para tarefas online.
  • 28. Referências 1) Almeida, Jurandy, Neucimar J. Leite, and Ricardo da S. Torres. "Recuperação de Vídeos Comprimidos por Conteúdo." 2) http://marketingland.com/infographic-video-youtube-wins-google-universal-searc h-37971 3) http://www.reelseo.com/video-search-sites/ 4) https://en.wikipedia.org/wiki/Video_search_engine 5) http://www.cnet.com/news/google-audio-search-graduates-to-labs-project/ 6) Christopher Alberti, Michiel Bacchiani, Ari Bezman, Ciprian Chelba, Anastassia Drofa, Hank Liao, Pedro Moreno, Ted Power, Arnaud Sahuguet, Maria Shugrina, Olivier Siohan. AN AUDIO INDEXING SYSTEM FOR ELECTION VIDEO MATERIAL. Speech Research Group, Google Inc. 79 Ninth Ave, New York, NY 7) http://talkminer.com/