Descoberta automática de temas utilizando legendas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Nuno José Santos de Almeida Neves da
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/9006
Resumo: Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012
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spelling Descoberta automática de temas utilizando legendasLegendasSériesSistema de recuperação de informações vídeoProjecto VIRUSTemasTeses de mestrado - 2012Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012Este trabalho insere-se no projecto VIRUS (Video Information Retrieval Using Subtitles). O projecto VIRUS tem como objectivo o desenvolvimento de um sistema de Recuperação de Informações Vídeo que ira funcionar em bibliotecas de vídeos compostas por documentos legendados. Contrastando com projectos anteriores, limitamo-nos a processar filmes e series de televisão para as quais as legendas estão disponíveis. Aspectos diferenciais deste projecto incluem a recuperação de informação com base na análise simultânea de três fluxos de informação: sinal de vídeo, legendas e sinal de áudio. O sistema permite visualizar vídeos de forma significativa e aceita consultas do utilizador para encontrar partes dos documentos de vídeo as quais correspondem as consultas. Os domínios de aplicação de um sistema como este são vastos. Pode ser usado por profissionais da indústria cinematográfica para aceder e visualizar cenas que partilham algumas características, ou para produzir uma descrição concisa e detalhada de um filme, o que poderia ser um valioso contributo para um sistema de recomendação. Outro domínio de aplicação deste sistema e o anúncio contextual. A análise semântica das cenas fornece uma poderosa ferramenta para colocar anúncios relacionados nos documentos de vídeo. O trabalho “DESCOBERTA AUTOMATICA DE TEMAS UTILIZANDO LEGENDAS” explora um dos fluxos de informação que se pretende abordar no projecto VIRUS, as legendas. O seu objectivo e desenvolver algoritmos capazes de descobrir automaticamente o tema de uma conversa e sugerir quais os temas mais relevantes. Alem desse objectivo principal, há outras particularidades das legendas que podem ser analisadas e que diferenciam as series de TV. Os textos usados foram legendas de series como o 24, Anatomia de Grey, Os Sopranos, e muitas outras. O trabalho foi desenvolvido em Java e os resultados que obtemos são apresentados na interface web do MovieClouds, o protótipo do projecto VIRUS. Apesar do projecto ainda não estar terminado, concluímos, através de testes com utilizadores que o processamento das legendas são um excelente contributo para identificar temas nos vídeos.This work is inserted in the VIRUS (Video Information Retrieval Using Subtitles) project. The VIRUS project has as objective the development of a Video Information Retrieval system that will operate on video libraries composed of subtitled documents. Contrasting with previous projects, we restrict ourselves to movies and television series for which subtitles are available. Distinguishing aspects of this project include information retrieval based on the simultaneous analysis of three information streams: video signal, subtitles and audio signal. The system allows visualizing videos in meaningful ways and accepts queries from the user to find portions of video documents that match the queries. The domains of application of such a system are vast. It can be used by movie industry professionals to access and visualize scenes that share some characteristic, or to produce a concise and detailed description of a movie that could be a valuable input for a recommendation system. Another domain of application of this system is contextual advertisement. The semantic analysis of scenes provides a powerful tool for placing related advertisements on video documents. The work “DESCOBERTA AUTOMÁTICA DE TEMAS UTILIZANDO LEGENDAS” exploits one of the information fluxes that we want to approach on the VIRUS project, the subtitles. The purpose of this work is to develop algorithms that would be able to automatically identify the theme of a conversation and suggest the most relevant ones. Besides this main objective, there are other particularities of the subtitles that can be observed and that differentiate the TV series. The texts we have used are subtitles from series as 24, Grey's Anatomy, The Sopranos and many others. The work has been developed in Java and the results we obtained are shown in the web interface of MovieClouds, the prototype of the VIRUS project. The results are still preliminary, however we can conclude, by testing with users, that subtitles processing is an excellent contribution to identify themes in videos.Langlois, ThibaultRepositório da Universidade de LisboaSilva, Nuno José Santos de Almeida Neves da2013-08-26T14:13:24Z20122012-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9006porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:53:08Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9006Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:20.069234Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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