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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MÉTODO BASEADO EM AGRUPAMENTO PARA A SEGMENTAÇÃO DE AÇÕES UTILIZANDO EMBEDDINGS ESPAÇO-TEMPORAIS E COM CODIFICAÇÃO POSICIONAL Autor: GUILHERME DE AZEVEDO P MARQUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SERGIO COLCHER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 62315
Catalogação: 20/04/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62315@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62315@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.62315
Resumo:
Título: MÉTODO BASEADO EM AGRUPAMENTO PARA A SEGMENTAÇÃO DE AÇÕES UTILIZANDO EMBEDDINGS ESPAÇO-TEMPORAIS E COM CODIFICAÇÃO POSICIONAL Autor: GUILHERME DE AZEVEDO P MARQUES
Nº do Conteudo: 62315
Catalogação: 20/04/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62315@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62315@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.62315
Resumo:
Vídeos se tornaram a principal mídia para a comunicação, com um
volume massivo de dados criado a cada segundo. Conseguir entender essa
quantidade de dados de forma automática se tornou importante e, por
conseguinte, métodos de video understanding são cada vez mais necessários.
Uma tarefa crucial para o entendimento de vídeos é a classificação e
localização no tempo de diferentes ações. Para isso, a segmentação de ações
precisa ser realizada. Segmentação de ações é a tarefa que consiste em
segmentar temporalmente um vídeo, classificando cada quadro com alguma
ação. Neste trabalho, é proposto um método de segmentação de ações que
não requer análise prévia do vídeo e nenhum dado anotado. O método
envolve a extração de embeddings espaço-temporais dos vídeos com redes
de aprendizado profundo pré-treinadas, seguida por uma transformação
realizada por um codificador posicional e pela aplicação de um algoritmo de
grupamento em que cada cluster gerado corresponde a uma ação diferente.
Os experimentos realizados demonstram que o método produz resultados
competitivos nos conjuntos de dados Breakfast e Inria Instructional Videos.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |