Segmentación de vídeos informativos en televisiónde la práctica profesional a la identificación automática

  1. Caldera-Serrano, Jorge 1
  2. Caro-Castro, Carmen 2
  1. 1 Departamento de Información y Comunicación. Universidad de Extremadura (España)
  2. 2 Departamento de Biblioteconomía y Documentación. Universidad de Salamanca (España)
Revista:
Cuadernos de documentación multimedia

ISSN: 1575-9733

Año de publicación: 2019

Número: 30

Páginas: 1-17

Tipo: Artículo

DOI: 10.5209/CDMU.62805 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Se analizan las diferentes maneras en el que el documentalista realiza la segmentación del vídeo para así identificar la unidad discursiva mínima de análisis en los departamentos de documentación de las cadenas televisiva. De forma paralela, y atendiendo al cambio de paradigma digital en la producción en televisión, se analizan las principales fórmulas de segmentación automática de vídeo desarrolladas por medio de la inteligencia artificial. Una vez determinada ambas realidades se intenta implementar el mejor método de segmentación entre lo humano y lo automático, para que tenga su utilidad en los sistemas de información documental de las televisiones. Para ello se ofrecen las principales líneas de trabajo en segmentación semántica de vídeo.

Referencias bibliográficas

  • Abduraman, Alina Elma; Berrani, Sid Ahmed; Merialdo, Bernard (2012). TV program stucturing tecniques. En: TV Content Analysis: Techniques and Applications. Kompatsiaris, Yiannis ; Merialdo, Bernard ; Lian, Shiguo (eds.). Boca Raton, FL : CRC Press. ISBN 978-1-4398-5560-7
  • Angulo López, Jesús (1999). Segmentación temporal de secuencias de vídeo. Valencia: Universidad Politécnica. Proyecto fin de carrera.
  • Bertini, M.; Del Bimbo, A.; Pala, P. (2001). Content-based indexing and retrieval of TV news. Patter Recognition Letters, 22 : 503-516.
  • Bilge Gunsel, Ahmet Mufit Ferman, A. Murat Tekalp, "Temporal video segmentation using unsupervised clustering and semantic object tracking," Journal of Electronic Imaging 7 (3) : 1-32.
  • Caldera-Serrano, J (2005). Unidades semánticas discursivas en la información televisiva. Ciencias de la Información, vol. 36, n. 3, pp. 39-48.
  • Caldera-Serrano, J (2006). Terminological control of “anonymous groups” for catalogues of audiovisual television documents. Journal of Librarianship and Information Science, 38 (3), 187-195.
  • Caldera-Serrano, J; Zapico-Alonso, F (2009). Reconocimiento facial biométrico para identificación onomástica en archivos de televisión. El Profesional de la Información, vol. 18, n. 4, pp. 427-431.
  • Correia, P.L.; Pereira, F.M. (2004) Classification of Video Segmentation Application Scenarios. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 14, n. 5, pp. 735-741.
  • Gunsel, B.; Ferman, A.M.; Tekalp, A.M. (1998). Temporal video segmentation using unsupervised clustering and semantic object tracking. Journal of Electronic Imaging, 73: 1-32.
  • Herrero Martín, Sonsoles (2009). Análisis comparativo de técnicas de segmentación de secuencias de vídeo basadas en el modelado del fondo. Madrid: Universidad Autónoma. Trabajo fin de carrera.
  • Hsu, W.H., Kennedy, L.S., Chang, S.-F., Franz, M., Smith, J.R.(2004). Columbia-IBM. News Video Story Segmentation in TRECVID 2004. In: TREC.
  • Hu, W.; Xie, N.; Li, L.; Zeng, X.; Maybank, S. (2011). A survey on visual content-based video indexing and retrieval. IEEE Trans Syst Man Cybern C: Appl Rev , pp. 1-23.
  • Kompatsiaris, Y.; Merialdo, B.; Lian, S. (2012). TV content analysis: techniques and applications. EE.UU.: CRC Press.
  • López de Quintana, Eugenio (2007). Transición y tendencias de la documentación en televisión: digitalización y nuevo mercado audiovisual. El Profesional de la Información, vol. 16, n. 5, pp. 397-408.
  • Misra, H.; Hopfgartner, F.; Goyal, A. et al. (2010). Tv news story segmentation based on semantic coherence and content similarity. Proceedings of the 16th international conference on Advances in Multimedia Modeling, pp. 347–357.
  • Ogawa, A.; Takahashi, T.; Ide, I.; Murase, H. (2008). Cross-lingual retrieval of identical news events by near-duplicate video segment detection. En: Advances in Multimedia Modeling: 14th International Multimedia Modeling Conference, MMM 2008, Kyoto, Japan, January 9-11, 2008.kioto: Springer, pp.287-296. ISBN: 978-3-540-77407-5
  • San Andrés Lascano, Xavier Ernesto; Franco Pombo, Vicente Julian; Chávez Burbano, Patricia (2011). Implementación de Interfaz Gráfica para Comparación Visual de Métodos de Segmentación y Procesamiento de Vídeo, Usando Matlab. http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/19032
  • Smeaton, Alan F. (2007). Techniques Used and Open Challenges to the Analysis, Indexing and Retrieval of Digital Video. Information Systems, 32 (4): 545-559.
  • Vilches, Lorenzo (2001). Tecnologías digitales al servicio de los archivos de imágenes. Anàlisi, vol. 27, pp. 133-150.
  • Vijayakumar, V.; Nedunchezhian, R. (2012). A study on video data mining. Int J Multimed Info Retr, 1, pp.153–172
  • Zhai, Yun ; Yilmaz, Alper ; Shah, Mubarak (2005). Story segmentation in news videos using visual and text cues. En: CIVR'05: Proceedings of the 4th international conference on Image and Video Retrieval: Singapore, July 20-22, pp. 92-102 (También disponible en http://dpl.ceegs.ohio-state.edu/papers/yilmaz_civr_2005.pdf)
  • Zhang, H.; Furth, B.; Smoliar, S.W. (1995). Video and imagen processing in multimedia systems. Kluwer, Dordrecht.
Fuente de los datos: Dialnet