Detection of Important Scenes in Baseball Videos via a Time-Lag-Aware Multimodal Variational Autoencoder

A new method for the detection of important scenes in baseball videos via a time-lag-aware multimodal variational autoencoder (Tl-MVAE) is presented in this paper. Tl-MVAE estimates latent features calculated from tweet, video, and audio features extracted from tweets and videos. Then, important sce...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Sensors (Basel, Switzerland) Ročník 21; číslo 6; s. 2045
Hlavní autoři:	Hirasawa, Kaito, Maeda, Keisuke, Ogawa, Takahiro, Haseyama, Miki
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland MDPI AG 14.03.2021 MDPI
Témata:	Baseball detection of important scenes Influence Methods multimodal variational autoencoder Neural networks Sensors Social networks sports video time-lags Twitter Twitter time-lags multimodal variational autoencoder detection of important scenes sports video
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!