Faire avancer la gestion vidéo grâce à l'extraction de caractéristiques
Une nouvelle méthode améliore le suivi et la récupération de vidéos en utilisant des techniques de détection d'objets.
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Table des matières
- Importance de l'extraction de fonctionnalités vidéo
- Techniques de récupération vidéo
- Avancer avec l'analyse vidéo
- Méthode proposée
- Techniques connexes
- Algorithme "Marking Anything"
- Conception d'une base de données vidéo consultable
- Évaluation de performance
- Évaluation des vidéos montées
- Conclusion
- Source originale
Extraire des fonctionnalités utiles des vidéos est super important pour plein de raisons. Ça aide à créer des bases de données vidéo bien organisées, protéger les droits d'auteur et lutter contre les fausses vidéos. Cet article parle d'une méthode qui aide à identifier et suivre des objets dans les vidéos en utilisant des données de nuage de points, qui est une manière de représenter des formes en 3D.
Importance de l'extraction de fonctionnalités vidéo
Avec l'explosion de l'internet mobile, beaucoup de gens partagent désormais des vidéos en ligne. Cette avalanche de vidéos augmente le besoin de systèmes de gestion plus efficaces. Il y a des milliers de vidéos avec des contenus similaires, donc il est nécessaire de créer une identification unique pour chacune d'elles. C'est bénéfique pour les créateurs de vidéos et les plateformes. De plus, de nombreuses plateformes font face à des problèmes avec des vidéos trompeuses qui circulent souvent beaucoup. Ça rend crucial d'avoir un moyen de suivre et gérer efficacement le contenu vidéo.
Techniques de récupération vidéo
La récupération vidéo peut être catégorisée selon différents types de contenus, comme le texte, les images ou les images vidéo. Il y a eu beaucoup de recherche sur le texte et la récupération d'images, mais pas autant sur la récupération de vidéos uniquement en fonction de leur contenu. Les vidéos contiennent des infos visuelles et audio riches, ce qui les rend plus complexes à analyser que le texte ou les images. Les méthodes actuelles s'appuient souvent sur des métadonnées, comme des descriptions ou des dates de téléchargement, qui peuvent être peu fiables ou absentes. Donc, le défi est de capturer les détails significatifs directement à partir des vidéos.
Avancer avec l'analyse vidéo
Avec les avancées en technologie informatique, surtout en puissance de traitement, il est désormais possible d'analyser les vidéos image par image. Ça permet d'extraire des caractéristiques détaillées directement du contenu de la vidéo. En utilisant des algorithmes qui traitent des données de nuage de points, cette approche permet de convertir les éléments vidéo en vecteurs de fonctionnalités utiles pour une récupération ultérieure.
Méthode proposée
Cet article présente une méthode pour l'extraction de fonctionnalités à partir des vidéos. Le processus inclut plusieurs étapes. D'abord, la méthode utilise le modèle YOLO-v8 pour identifier les objets dans chaque image vidéo, créant des masques pour chaque cible. Ensuite, un algorithme de Suivi multi-objets est utilisé pour suivre le mouvement de ces cibles tout au long de la vidéo. Cela mène à la formation d'une représentation 3D des objets identifiés dans la vidéo.
L'article décrit comment traiter les infos des images vidéo, générant une représentation de nuage de points simplifiée des objets détectés. Enfin, ces représentations sont analysées à l'aide d'un réseau de neurones appelé PointNet++. Ce réseau aide à extraire des vecteurs de fonctionnalités significatifs qui représentent les objets.
Techniques connexes
MOT)
Suivi multi-objets (Le suivi multi-objets est un domaine bien étudié en vision par ordinateur. L'objectif est de suivre plusieurs objets à travers les images d'une vidéo. Ça inclut de déterminer la position de chaque objet dans le temps. Le processus comprend généralement deux tâches principales : identifier chaque objet dans des images individuelles et prédire leurs mouvements d'une image à l'autre.
Le modèle YOLO est souvent utilisé pour la détection d'objets dans ce contexte. En traitant les vidéos image par image, le modèle identifie les objets et génère des boîtes englobantes autour d'eux.
Traitement de nuage de points
Les nuages de points offrent un moyen de représenter des objets en 3D. Le traitement des nuages de points implique des techniques comme le filtrage, le sous-échantillonnage et l'extraction de fonctionnalités. Divers algorithmes existent pour analyser les nuages de points, se concentrant soit sur des détails locaux, soit sur des formes globales.
Les modèles de deep learning, comme PointNet, sont de plus en plus utilisés pour les données de nuage de points. Ces modèles traitent directement le nuage de points brut sans avoir besoin de transformation en d'autres formats. PointNet++ s'appuie là-dessus en permettant une extraction de fonctionnalités hiérarchique, qui peut capturer des aspects plus complexes des données.
Algorithme "Marking Anything"
La méthode proposée, appelée "Marking Anything", se compose de plusieurs modules. Le premier module est responsable de la détection et de l'identification des objets dans les images vidéo. Le deuxième module convertit les données de masque en représentations de nuage de points. Le troisième module extrait les caractéristiques de surface de ces nuages de points.
Après traitement à travers ces modules, la sortie se compose de vecteurs de fonctionnalités pour toutes les cibles identifiées dans la vidéo. Ces vecteurs servent de base pour les tâches de récupération ultérieures.
Conception d'une base de données vidéo consultable
Pour vérifier l'efficacité des fonctionnalités de contour, une simple base de données vidéo consultable est créée. Le processus implique deux parties principales : construire une base de données vidéo hors ligne et réaliser une reconnaissance de cibles en ligne. La base de données hors ligne utilise des fonctionnalités extraites de diverses vidéos.
Quand une nouvelle vidéo est analysée, ses fonctionnalités de contour sont comparées à celles de la base de données hors ligne. En utilisant des techniques mathématiques, des vidéos similaires peuvent être identifiées et classées selon leur proximité avec la vidéo cible.
Évaluation de performance
Pour tester l'efficacité de la méthode, plusieurs ensembles de données avec une forte similarité de contenu sont analysés. Cela inclut des vidéos de gens, de chats et de chiens d'une plateforme populaire. Les fonctionnalités extraites subissent des évaluations pour voir combien d'entre elles récupèrent les bonnes vidéos.
Les résultats montrent que la précision de récupération s'améliore avec le nombre de points dans le nuage de points. En gardant un nombre de points élevé, l'algorithme a montré une précision de récupération impressionnante, surtout pour les vidéos avec un contenu similaire.
Évaluation des vidéos montées
Pour comprendre la robustesse des fonctionnalités de contour, un ensemble de vidéos montées contenant des humains est testé. Différents types de montages sont appliqués, comme le changement de vitesse vidéo et la rotation des images. La méthode vise à déterminer si elle peut toujours récupérer efficacement la vidéo originale malgré ces changements.
Les résultats révèlent que tandis que certains montages ne réduisent pas significativement la précision de récupération, d'autres, comme jouer des vidéos à des vitesses variables ou les faire pivoter, montrent une efficacité réduite. Cependant, les vidéos originales non montées ont montré une précision même plus élevée, confirmant la capacité de l'algorithme dans des scénarios réels.
Conclusion
L'algorithme "Marking Anything" montre un potentiel significatif pour extraire des fonctionnalités de contour des vidéos. Il offre une manière fiable de construire des bases de données vidéo consultables, aidant à la gestion des vidéos et à la lutte contre la désinformation. Bien que l'algorithme montre une efficacité élevée, des défis subsistent pour obtenir de meilleures performances avec des vidéos montées. Les améliorations futures pourraient se concentrer sur le renforcement de la robustesse de l'algorithme face à diverses manipulations vidéo.
Grâce à cette méthode, non seulement le contenu vidéo peut être organisé et tracé, mais elle offre aussi un moyen de s'attaquer à la propagation de fausses vidéos de manière efficace. À mesure que la technologie progresse, le potentiel de tels algorithmes à jouer un rôle vital dans le traitement des médias augmente énormément.
Titre: Marking anything: application of point cloud in extracting video target features
Résumé: Extracting retrievable features from video is of great significance for structured video database construction, video copyright protection and fake video rumor refutation. Inspired by point cloud data processing, this paper proposes a method for marking anything (MA) in the video, which can extract the contour features of any target in the video and convert it into a feature vector with a length of 256 that can be retrieved. The algorithm uses YOLO-v8 algorithm, multi-object tracking algorithm and PointNet++ to extract contour of the video detection target to form spatial point cloud data. Then extract the point cloud feature vector and use it as the retrievable feature of the video detection target. In order to verify the effectiveness and robustness of contour feature, some datasets are crawled from Dou Yin and Kinetics-700 dataset as experimental data. For Dou Yin's homogenized videos, the proposed contour features achieve retrieval accuracy higher than 97% in Top1 return mode. For videos from Kinetics 700, the contour feature also showed good robustness for partial clip mode video tracing.
Auteurs: Xiangchun Xu
Dernière mise à jour: 2023-06-13 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.07559
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.07559
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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