Sep, 2017

使用深度行动识别特征对用户生成的体育视频进行总结

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TL;DR该论文提出了一种通过深度神经网络对运动员的动作进行分类来生成运动视频摘要的方法，并采用日本剑术 Kendo 作为例子进行了评估，结果表明该方法优于之前的摘要方法。
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发现论文，激发创造
  • 一种多阶段深度结构用于足球视频摘要生成

    本文提出了一种利用音频和事件元数据生成足球比赛摘要的方法，在不同的数据集之间进行了泛化处理，并且可以提供不同的选项给最终编辑人员。

    May, 2022

  • 体育视频动作识别调查：数据集、方法和应用

    本文综述了针对运动分析的视频动作识别方法，介绍了超过十种不同的运动类型，包括个人运动和团队运动。对现有的分析框架进行比较并总结了团队运动和个人运动领域的最新视频动作识别技术。同时，讨论了该领域的挑战和未解决的问题，并开发了一个工具箱，基于 PaddlePaddle 平台，实现了对足球、篮球、乒乓球和花样滑冰的动作识别。

    Jun, 2022

  • 使用深度语义特征的视频摘要

    该论文提出了一种基于深度视频特征和聚类的视频摘要技术，旨在更高效地生成互联网视频的概览，该技术通过设计一种映射视频和描述的深度神经网络来将视频元素转化为语义空间。

    Sep, 2016

  • 特征组合与注意力相遇：百度足球嵌入和基于 Transformer 的时间检测

    本文提出了一种基于多阶段范式的方法，通过使用动作认知模型提取高级语义特征和设计转换器来定位目标事件，以检测和确定足球广播视频中事件的发生时间，并在 SoccerNet-v2 Challenge 中获得了最新的表现，在动作识别和重播地面任务上均表现出最先进的性能。

    Jun, 2021

  • 基于动作评分的视频摘要

    通过分析动作的性质和强度，该论文提出了一种自动算法来生成视频摘要，并使用动作性估计来调节训练模型以提高摘要的生成效果，与现有摘要方法相比有明显优势。

    Mar, 2019

  • 运用音视频描述符自动概括足球精彩时刻

    本文提出了一种基于音视频描述符的自动足球视频集锦生成方法，通过对视频序列进行分段和分析来确定其相关性和兴趣度，使用音频信息提高摘要系统的性能，在应用经验知识规则组合低级和中级音视频描述符，选择与用户规格和相关度测量结果相适应的高兴趣度视频片段最终生成摘要。

    Nov, 2014

  • 知识增强型体育比赛摘要

    本文介绍了 K-SportsSum，它是一个由大规模比赛实时评论和体育新闻构成的新数据集，并提出了一种知识增强式总结器，利用实时评论和知识来生成更具信息量的体育新闻，实验证明了我们的模型达到了新的最高水平。

    Nov, 2021

  • 综合视频理解：基于内容的视频推荐器设计的视频摘要

    该论文将视频摘要提出了内容为基础的推荐问题，使用可扩展的深度神经网络在显式建模的片段和视频上进行预测，通过场景和动作识别来寻找视频理解任务不同方面之间的相关性，同时讨论音频和视觉特征在总结任务中的影响，并通过数据增强和多任务学习来防止模型过度拟合。该模型最终在 ICCV 2019 CoView Workshop Challenge Track 中获得第一名。

    Oct, 2019

  • 全球与本地场景实体建模以实现精确的动作检测

    我们提出了一种新的方法，通过自适应注意机制来分析和建模场景实体，以解决在体育视频中探测行为的复杂挑战，并取得了出色的性能改进。

    Apr, 2024

  • 基于 3D 卷积神经网络在冰球视频中实现多标签类别不平衡的动作识别

    本研究利用 3D CNN 构建深度多标签 HAR 系统以解决应用于曲棍球视频中类别不平衡动作识别的问题，并对该系统进行了测试和验证，结果表明该方法比现有解决方案表现更好。

    Sep, 2017