| Title: |
Une large base de données pour la détection de segments de vidéos TV |
| Authors: |
Le, Van-Hao; Delalandre, Mathieu; Conte, Donatello |
| Contributors: |
Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (LIFAT); Université de Tours (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Centre Val de Loire (INSA CVL); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA); Centre National de la Recherche Scientifique CNRS |
| Source: |
ORASIS 2021 ; https://hal.science/hal-03339724 ; ORASIS 2021, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France |
| Publisher Information: |
CCSD |
| Publication Year: |
2021 |
| Collection: |
Université François-Rabelais de Tours: HAL |
| Subject Terms: |
evaluation; dataset; detection; évaluation partial video copy; évaluation; segments; détection; TV; base de données; [INFO]Computer Science [cs]; [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] |
| Subject Geographic: |
Saint Ferréol; France |
| Description: |
International audience ; Cet article est en lien avec la problématique d’évaluationde performance pour la détection de segments de vidéos. De nombreuses bases de données ont été proposées à partir de vidéos sur Internet. Cependant, la détection de segments est un problème inhérent à la diffusion en continu de flux vidéo. Une alternative est de constituer les bases de données à partir de vidéos TV afin de gagner en échelle. Nous proposons dans cet article une base de données de vidéos TV nommée STVD. Un protocole est introduit garantissant une capture à l’échelle et une génération robuste de vérité terrain. STVD est la base publique la plus importante de la littérature sur la tâche couvrant quatre-vingt seize mille vidéos d’une durée de plus de neuf mille heures. |
| Document Type: |
conference object |
| Language: |
French |
| Availability: |
https://hal.science/hal-03339724; https://hal.science/hal-03339724v1/document; https://hal.science/hal-03339724v1/file/Paper.pdf |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/OpenAccess |
| Accession Number: |
edsbas.3EDCB6DC |
| Database: |
BASE |