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【24h】

Adaptive fast playback-based video skimming using a compressed-domain visual complexity measure

机译：使用压缩域视觉复杂性度量的基于自适应快速回放的视频剪辑

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We present a novel compressed domain measure of spatio-temporal activity or visual complexity of a video segment. The visual complexity measure indicates how fast a video segment can be played within human perceptual limits. We present an adaptive "smart fast-forward" based video skimming method where the playback speed is varied based on the visual complexity. Alternatively, spatio-temporal smoothing is used to reduce visual complexity for an acceptable playback at a given playback speed. The complexity measure and the skimming method are based on early vision principles, thus they are applicable across a wide range of content type and applications. It is best suited for low temporal compression instant skims. It preserves the temporal continuity and eliminates the risk of missing an important event. It can be extended to include semantic inputs such as face or event detection, or can be a presentation end to semantic summarization.
机译：我们提出了一种时空活动或视频片段的视觉复杂性的新型压缩域度量。视觉复杂性度量表明在人类感知范围内可以播放视频片段的速度。我们提出了一种基于自适应“智能快进”的视频剪辑方法，其中，播放速度根据视觉复杂性而有所不同。或者，使用时空平滑来降低给定播放速度下可接受播放的视觉复杂度。复杂性度量和撇脂方法基于早期视觉原理，因此它们适用于广泛的内容类型和应用程序。它最适合于低时间压缩即时浏览。它保留了时间上的连续性，并消除了错过重要事件的风险。它可以扩展为包括诸如人脸或事件检测之类的语义输入，或者可以作为语义摘要的表示端。

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