料理映像の特徴を利用した要約手法の検討We propose a met

料理映像の特徴を利用した要約手法の検討
We propose a method to abstract cooking videos. We define cooking video abstraction as making videos
sufficient to understand general cooking procedures visually and intuitively. To make an abstracted video, important
subshot segments need to be extracted from the original video. Important segments in a cooking video are cooking
motions and appearances of foods, since visual information that represents essential cooking operation is exceptionally important. These segments have typical motion-related features. Therefore, the proposed method refers to
motion in the image detected as an optical flow. An experiment to detect important segments from motion-based
structural analysis showed high detection rate and promising results. We assembled the important segments, and
the resultant abstracted video showed the effectiveness of the proposed method

Results (Thai) 1:

料理映像の特徴を利用した要約手法の検討เราเสนอวิธีการนามธรรมทำวิดีโอ เรากำหนด abstraction วิดีโอเป็นวิดีโอการทำอาหารเพียงพอที่จะเข้าใจขั้นตอนการทำอาหารทั่วไปสายตา และเป็นธรรมชาติ เพื่อทำให้วิดีโอที่สกัด สำคัญส่วน subshot ต้องถอนจากวิดีโอต้นฉบับ ส่วนที่สำคัญในวิดีโออาหารกำลังทำอาหารเคลื่อนไหวและลักษณะของอาหาร เนื่องจากข้อมูลภาพที่แสดงถึงการทำอาหารที่สำคัญมีความสำคัญเป็นพิเศษ กลุ่มเหล่านี้มีคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวทั่วไป ดังนั้น วิธีการนำเสนอหมายถึงเคลื่อนไหวในภาพที่จับได้เป็นการไหลออปติคอล การทดสอบการตรวจหาส่วนสำคัญจากการเคลื่อนไหวการวิเคราะห์โครงสร้างที่แสดงให้เห็นว่าอัตราการตรวจจับสูงและแนวโน้มผล เราประกอบส่วนสำคัญ และแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของวิธีการนำเสนอวิดีโอสกัด resultant

Results (Thai) 2:

ศึกษาวิธีการสรุปการใช้คุณสมบัติของวิดีโอการปรุงอาหารที่
เรานำเสนอวิธีที่เป็นนามธรรมวิดีโอการทำอาหาร. เรากำหนดทำอาหารวิดีโอที่เป็นนามธรรมในฐานะที่ทำวีดีโอ
เพียงพอที่จะเข้าใจขั้นตอนการทำอาหารทั่วไปสายตาและสังหรณ์ใจ. การสร้างใจลอยวิดีโอที่สำคัญ
กลุ่ม Subshot จำเป็นต้องมี สกัดจากวิดีโอต้นฉบับ. กลุ่มสำคัญในวิดีโอทำครัวทำอาหาร
การเคลื่อนไหวและการปรากฏตัวของอาหารตั้งแต่ข้อมูลภาพที่แสดงถึงการดำเนินงานการทำอาหารที่สำคัญคือสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง. กลุ่มเหล่านี้ได้โดยทั่วไปคุณสมบัติการเคลื่อนไหวที่เกี่ยวข้อง. ดังนั้นที่นำเสนอวิธีที่หมายถึง
การเคลื่อนไหวใน ตรวจพบว่าเป็นภาพที่ Optical ไหล. การทดลองเพื่อตรวจหากลุ่มที่สำคัญจากการเคลื่อนไหวตาม
โครงสร้างการวิเคราะห์พบอัตราการตรวจจับสูงและแนวโน้มผล. เราประกอบส่วนที่สำคัญและ
ผลลัพธ์ใจลอยวิดีโอแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของวิธีการที่นำเสนอ