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Sumarização automática multivídeo baseada em estratégias humanas

Barbieri, Tamires Tessarolli De Souza

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2021-07-30

Acesso online

  • Título:
    Sumarização automática multivídeo baseada em estratégias humanas
  • Autor: Barbieri, Tamires Tessarolli De Souza
  • Orientador: Goularte, Rudinei
  • Assuntos: Vídeo Digital; Critérios Para Seleção De Conteúdo; Sumarização Multivídeo; Estratégias Humanas; Multimídia; Multimedia; Multi-Video Summarization; Human Strategies; Digital Video; Content Selection Criteria
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Nos últimos anos, o volume de dados multimídia produzidos e disponíveis para acesso tem crescido contínua e rapidamente. Esse contexto agravou o problema da sobrecarga de informação: encontrar conteúdo de interesse em meio à grande quantidade de opções disponíveis, tornando essenciais sistemas que possibilitem acesso eficiente. A sumarização de vídeo é uma área de pesquisa que busca lidar com esse problema, fornecendo uma versão compacta e informativa do conteúdo. Em particular, os sistemas multimídia atuais disponibilizam diversos vídeos relacionados ao mesmo assunto, contendo informações complementares. Esse fato ressalta a importância da sumarização multivídeo para lidar com o interesse do usuário em se informar sobre determinado assunto a partir de um conjunto de vídeos que o abordam, sem a necessidade de assistir a todos eles. Entretanto, a análise da literatura mostra que estratégias humanas não são consideradas na definição dos critérios utilizados para selecionar automaticamente os segmentos de vídeo que irão compor os sumários e o foco das técnicas tem sido a identificação de informações que se repetem em diferentes vídeos. Assim, esta tese tem o objetivo de investigar se critérios para seleção de conteúdo derivados de estratégias humanas são capazes de produzir resultados semanticamente mais relevantes na visão do usuário. A pesquisa desenvolvida evidencia que a abordagem proposta possibilitou mapear os julgamentos de relevância dos usuários e gerar sumários multivídeo mais próximos a suas expectativas
  • DOI: 10.11606/T.55.2021.tde-27092021-101106
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2021-07-30
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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