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Title: Sumarização de vídeos a partir de dados fisiológicos, atenção visual e unidades de ação facial.
Other Titles: Summarizing videos from physiological data, visual attention and facial action units.
???metadata.dc.creator???: PAIVA, Sérgio Cavalcanti de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GOMES, Herman Martins.
???metadata.dc.contributor.referee1???: PEREIRA, Eanes Torres.
???metadata.dc.contributor.referee2???: QUEIROZ, José Eustaquio Rangel de.
???metadata.dc.contributor.referee3???: NASCIMENTO, Tiago Pereira do.
???metadata.dc.contributor.referee4???: MIRANDA, Leonardo Cunha de.
Keywords: Modelos Computacionais;Computational Models;Modelos Computacionales;Modelos Cognitivos;Cognitive Models;Sumarização de Vídeos;Video Summarization;Resumen de Video;Action Units da Face;Unidades de Acción Facial;Unidades de Ação da Face
Issue Date: 9-Oct-2019
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: PAIVA, S. C. de. Sumarização de vídeos a partir de dados fisiológicos, atenção visual e unidades de ação facial. 2019. 174 f. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.
???metadata.dc.description.resumo???: A presente pesquisa teve como objetivo geral o desenvolvimento de uma abordagem para a sumarização de vídeos digitais, fundamentada na resposta da atenção visual (movimentos oculares), fisiológico (condutância da pele e pulsação cardíaca) e emocional (ações faciais) do telespectador. Os dados monitorados do telespectador foram adquiridos durante sessões de visualização dos vídeos. Para a consecução desse objetivo geral, fez-se necessário atingir os seguintes objetivos específicos: (1) investigar a viabilidade da sumarização automática de vídeos usando características fisiológicas, faciais e de atenção visual dos telespectadores; (2) analisar a relevância das características fisiológicas, faciais e de atenção visual dos telespectadores para o sumário automático de vídeos digitais; e (3) investigar a relação entre expressões faciais e estados emocionais induzidos pela apresentação de conteúdos multimídia. A coleta e a análise de dados aconteceu durante três conjuntos de ensaios distintos, caracterizados por diferentes coleções de vídeos, grupos de voluntários e aprimoramentos identificados como necessários após análises dos conjuntos de ensaios anteriores. Os dados do último conjunto de ensaios foram analisados conforme as seguintes etapas: sincronização e normalização, seguidas de avaliação experimental. Nas avaliações, estudou-se a viabilidade da construção de sumarizadores automáticos de vídeos a partir das características monitoradas dos telespectadores, o que sugeriu sua viabilidade, inclusive com a redução do número de características. Também foi avaliada a relação entre expressões faciais e estados emocionais dos participantes, o que forneceu evidências experimentais de tal ligação. Os resultados também evidenciaram a superioridade estatística dos modelos automáticos de sumarização afetiva em relação a uma seleção aleatória. Concluiu-se, experimentalmente, que modelos personalizados para a sumarização de vídeos podem fornecer resultados mais próximos às preferências do telespectador quando comparados a modelos genéricos.
Abstract: The present research had as general objective the development of an approach for the summarization of digital videos, based on the visual attention (eye movements), physiological (skin conductance and heartbeat) and emotional (facial actions) response of the viewer. The monitored data of the viewer was acquired during viewing sessions of the videos. To achieve this general objective, it was necessary to achieve the following specific objectives: (1) to investigate the feasibility of automatic video summarization using viewers’ physiological, facial and visual attention characteristics; (2) to analyze the relevance of the physiological, facial and visual attention characteristics of viewers to the automatic summary of digital videos; and (3) to investigate the relationship between facial expressions and emotional states induced by the presentation of multimedia content. The data collection and analysis took place during three different sets of trials, characterized by different collections of videos, groups of volunteers and improvements identified as necessary after analysis of the previous trial sets. The data from the last set of tests were analyzed according to the following steps: synchronization and normalization, followed by experimental evaluation. In the evaluations, the feasibility of building automatic video summarizers from the monitored characteristics of the viewers was studied, which suggested their viability, including the reduction in the number of characteristics. The relationship between facial expressions and emotional states of the participants was also assessed, which provided experimental evidence of such a link. The results also showed the statistical superiority of the automatic models of affective summarization to a random selection. It was concluded, experimentally, that customized models for summarizing videos can provide results closer to the viewer’s preferences when compared to generic models.
Keywords: Modelos Computacionais
Computational Models
Modelos Computacionales
Modelos Cognitivos
Cognitive Models
Sumarização de Vídeos
Video Summarization
Resumen de Video
Action Units da Face
Unidades de Acción Facial
Unidades de Ação da Face
???metadata.dc.subject.cnpq???: Modelos Analíticos e de Simulação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12716
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SÉRGIO CAVALCANTI DE PAIVA - TESE (PPGCC) 2019.pdf2.07 MBAdobe PDFView/Open


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