خلاصه سازی ویدئویی با روش ترکیبی گراف شبکه ای و خوشه بندی

ما در دنیایی زندگی می کنیم که وجود دوربین های خانگی و قدرت رسانه باعث شده تا با حجم خیره کننده ای از داده های ویدیویی سر و کار داشته باشیم. مسلم است روشی که بتوان با کمک آن، این حجم بالای فیلم را با سرعت و بهینه مورد دسترسی و پردازش قرار داد، اهمیت ویژه ای پیدا می کند. با کمک خلاصه سازی ویدیویی این مهم حاصل شده و فیلم به یک سری فریم یا کلیپ کوتاه ولی بامعنی خلاصه می گردد. در این پژوهش سعی گردیده در ابتدا داده با کمک الگوریتم K-Medoids خوشه بندی شود؛ سپس در ادامه با کمک شبکه توجه گرافی کانولوشنالی، جداسازی زمانی و گرافی انجام گیرد و در گام بعدی با کمک روش ردکردن اتصال، نویزها و موارد تکراری حذف گردد. سرانجام با ادغام نتایج به دست آمده از دو گام متفاوت گرافی و زمانی، خلاصه سازی انجام گیرد. نتایج به دو صورت کیفی و کمی و بر روی سه دیتاست SumMe، TVSum و OpenCv مورد بررسی قرار گرفت. در روش کیفی به طور میانگین 88% نرخ صحت در خلاصه سازی و 31% میزان خطا دست یافته که به نسبت سایر روش ها جزء بالاترین نرخ صحت است. در ارزیابی کمی نیز روش پیشنهادی، کارایی بالاتری نسبت به روش های موجود دارد.