Personalisierte Filmzusammenfassung basierend auf der Erkennung hervorstechender Regionen

Ziel der Videozusammenfassung ist es, eine kompakte Version eines Videos in voller Länge zu erstellen und gleichzeitig den wesentlichen Inhalt des Originalvideos beizubehalten. Durch die Filmzusammenfassung wird ein Film in voller Länge zu einer Zusammenfassung zusammengefasst, die dennoch den wichtigsten und interessantesten Inhalt des Originalfilms beibehält. In der Vergangenheit wurden mehrere Filmzusammenfassungssysteme vorgeschlagen, um eine Filmzusammenfassung basierend auf objektiven Videozusammenfassungskriterien wie Audio, Bild, Textauffälligkeiten, Benutzerfeedback oder -antworten und Charakteranalyse zu erstellen. Dennoch wird eine generische Zusammenfassung, die allen gemeinsam ist und nur auf der Grundlage eines objektiven Zusammenfassungskriteriums erstellt wird, nicht jeden Benutzer zufriedenstellen, da seine Präferenzen für die Zusammenfassung für denselben Film sehr unterschiedlich sind. Dieses Buch stellt ein neuartiges personalisiertes Filmzusammenfassungssystem vor, das auf den Vorlieben und Interessen der Benutzer basiert, und stellt den Benutzern modernste räumlich-zeitliche Erkennungsmethoden für hervorstechende Regionen zur Verfügung.

Autorentext

Sridhar Swaminathan ist Leiter des KI-Teams bei Karomi Technology, Chennai. Zuvor arbeitete er bei L&T EduTech, Chennai; Bennett University, Noida und Multimedia University, Malaysia.Rajkumar Kannan ist Dekan (IR) und Professor für Datenwissenschaft und Informatik am Bishop Heber College, Indien. Zuvor war er an der King Faisal University, Saudi-Arabien, tätig.