[论文解读] Modeling and Annotating the Expressive Semantics of Dance Videos

Kannan, Rajkumar, Ramadoss Balakrishnan|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2010

Video Analysis and Summarization参考文献 25被引用 7

一句话总结

本文提出了一种通用的舞蹈视频语义模型（DVSM），通过基于歌曲的组件，在多个粒度级别上表示舞蹈视频中的表现性语义。该模型引入了新颖的“Agent”实体以捕捉微观层面的特征，通过基于J2SE和JMF的工具实现宏观与微观特征的标注，并通过实例和评估结果展示了其有效性。

ABSTRACT

Dance videos are interesting and semantics-intensive. At the same time, they are the complex type of videos compared to all other types such as sports, news and movie videos. In fact, dance video is the one which is less explored by the researchers across the globe. Dance videos exhibit rich semantics such as macro features and micro features and can be classified into several types. Hence, the conceptual modeling of the expressive semantics of the dance videos is very crucial and complex. This paper presents a generic Dance Video Semantics Model (DVSM) in order to represent the semantics of the dance videos at different granularity levels, identified by the components of the accompanying song. This model incorporates both syntactic and semantic features of the videos and introduces a new entity type called, Agent, to specify the micro features of the dance videos. The instantiations of the model are expressed as graphs. The model is implemented as a tool using J2SE and JMF to annotate the macro and micro features of the dance videos. Finally examples and evaluation results are provided to depict the effectiveness of the proposed dance video model. Keywords: Agents, Dance videos, Macro features, Micro features, Video annotation, Video semantics.

研究动机与目标

• 解决舞蹈视频中表现性语义研究不足的问题，相较于其他视频类型，舞蹈视频更为复杂且语义密集。
• 克服在多媒体研究中常被忽视的舞蹈视频中同时建模宏观与微观层面语义的挑战。
• 开发一种通用的概念模型，以支持舞蹈视频中表现性特征的细粒度表示。
• 引入“Agent”实体，显式建模如单个舞者动作和表情等微观层面的特征。
• 实现一种实用工具，用于自动化标注舞蹈视频语义，以支持检索与分析。

提出的方法

• 提出一种名为舞蹈视频语义模型（DVSM）的概念模型，基于伴奏歌曲的组件，在不同粒度级别上表示语义。
• 将句法（结构）特征与语义（基于意义）特征整合到DVSM中，以支持对视频的全面理解。
• 引入一种新型实体类型“Agent”，用于表示单个舞者或舞蹈单元，以捕捉微观层面的表现性特征。
• 将模型实例表示为图结构，以支持语义关系的结构化表示与推理。
• 使用J2SE和Java媒体框架（JMF）实现该模型，构建一个可用于真实舞蹈视频处理的功能性标注工具。
• 将该工具应用于样本视频中，对宏观特征（如舞蹈风格、节奏）和微观特征（如手势、面部表情）进行标注。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在多个粒度级别上有效建模舞蹈视频中的表现性语义？
• RQ2 为表示如单个舞者动作和情绪等微观层面的表现性特征，需要哪些概念实体？
• RQ3 如何联合建模舞蹈视频的句法与语义特征，以支持更丰富的理解？
• RQ4 像DVSM这样的通用模型在多大程度上能够支持多种舞蹈视频类型的标注？
• RQ5 所提出的模型与工具在真实世界舞蹈视频标注任务中的实际有效性如何？

主要发现

• 所提出的舞蹈视频语义模型（DVSM）成功地利用基于歌曲的分割，捕捉了舞蹈视频中的宏观与微观层面语义。
• 引入“Agent”实体使得能够精确建模舞者个体行为及微观层面的表现性细节。
• 基于J2SE和JMF的实现证明了构建功能性标注工具以支持表现性视频语义的可行性。
• 评估实例表明，该模型支持对复杂舞蹈语义进行有意义且结构化的表示。
• 该模型能够有效标注多种表现性特征，包括节奏、风格、手势以及舞蹈视频中的情感表达。
• 基于图的模型实例化支持舞蹈视频中语义关系的可扩展与可扩展表示。