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Gameplay Genre Video Classification by Using Mid-Level Video Representation

机译：使用中级视频表示法对游戏类型视频进行分类

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As video gameplay recording and streaming is becoming very popular on the Internet, there is an increasing need for automatic classification solutions to help service providers with indexing the huge amount of content and users with finding relevant content. The automatic classification of gameplay videos into specific genres is not a trivial task due to their high content diversity. This paper address the problem of classifying video gameplay recordings into different genres by using mid-level video representation based on the BossaNova descriptor. The paper also proposes a public dataset called GameGenre containing 700 gameplay videos groped into 7 genres. The results from experimental testing show up to 89% classification accuracy when the gameplay videos are described by BossaNova descriptor using BinBoost as low-level image descriptor.
机译：随着视频游戏记录和流媒体在Internet上变得非常流行，对自动分类解决方案的需求日益增长，以帮助服务提供商索引大量内容并为用户查找相关内容。将游戏视频自动分类为特定类型并不是一件容易的事，因为它们具有丰富的内容多样性。本文解决了通过使用基于BossaNova描述符的中级视频表示将视频游戏录制内容分类为不同流派的问题。该论文还提出了一个名为GameGenre的公共数据集，其中包含700种游戏视频，分为7种类型。当BossaNova描述符使用BinBoost作为低级图像描述符来描述游戏视频时，实验测试的结果显示出高达89％的分类准确度。

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