視頻的美學和有趣性計算角度.pdf

1、現如今網絡視頻的增長已經呈現指數化。大型的視頻網站層出不窮，如中國的土豆，優(yōu)酷;美國的YouTube，Flickr等等。越來越多的人將視頻上傳到網絡上。在這些海量的視頻中有的視頻很有趣也很美麗。但是有些視頻也非常無趣，或者審美價值很小。在這種背景下，研究是否可以用計算的方法去自動預測視頻的有趣以及它的美學程度是非常有價值的。如果計算機可以自動的通過分析視頻的內容，在給定的大量視頻中，自動的識別出其中有趣，美麗的視頻，那么這將會有非常多的

2、應用。比如視頻推薦系統(tǒng)，視頻檢索系統(tǒng)等等。論文從以下兩個方面展開:
　　1.視頻有趣度預測。有趣是一個非常主觀的概念。因為它的主觀，我們的研究是基于大規(guī)模的觀眾的基礎上的有趣。以大多數觀眾的標準作為我們的標準。我們嘗試著用計算機的方法去預測視頻的有趣度。為了探索這一主題，我們建立了基準的數據庫，以人們的判斷作為標準，在我們的數據庫中的視頻都有自己的有趣程度的標簽。我們在這個基準數據集上的，測試多種現有的計算機視覺領域的描述子，試圖

3、探索用計算機的方法是否可以預測出有趣的視頻。我們的結果證明這項工作的可行性。同時也證明視頻的有趣是聲音和視覺共同作用的結果。該項工作是對該領域的首次嘗試。
　　2.視頻美學性預測。我們嘗試用計算機的方法去自動預測視頻的美學程度。為了探索這個課題，我們使用了標準的分類模型。通過分析影響視頻美學程度的因素，如光照，顏色，運動幅度等等。利用現有的計算機視覺的技術去描述這些因素，包括低層次的視覺特征，中層屬性特征，以及風格描述子等。除此之