• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Joint Conference on Neural Networks >Learning to link human objects in videos and advertisements with clothes retrieval
【24h】

Learning to link human objects in videos and advertisements with clothes retrieval

机译：学习将视频和广告中的人物与衣服检索联系起来

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, we present a new method for human object-level video advertising. A framework that aims to embed content-relevant ads within a video stream is investigated in this context. In particular, to support content-relevant advertising, we employ the discriminatively trained part based model to detect human objects in a video and then select the ads that are related to the detected human objects. For human clothing advertising, we design a deep Convolutional Neural Network (CNN) using face features to recognize human genders in a video stream. Human parts alignment is then implemented to extract human part features that are used for clothes retrieval. Our novel framework is examined in various types of videos. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method for human object-level video advertising.
机译：在本文中，我们提出了一种用于人类对象级视频广告的新方法。在这种情况下，研究了旨在将与内容相关的广告嵌入视频流中的框架。尤其是，为了支持与内容相关的广告，我们采用了经过区分训练的基于模型的模型来检测视频中的人为对象，然后选择与检测到的人为对象相关的广告。对于人类服装广告，我们设计了一个深层的卷积神经网络（CNN），该神经网络使用面部特征来识别视频流中的人类性别。然后实现人体部位对齐，以提取用于取回衣服的人体部位特征。我们的新颖框架已在各种类型的视频中进行了检查。实验结果证明了该方法在人类对象级视频广告中的有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号