แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Computational intelligence paradigms for audio-based video summarization

Organization : Central University of Jammu. Department of Computer Science and Information Technology
Email : akhil47kalsi@gmail.com

Organization : Central University of Jammu. Department of Computer Science and Information Technology
Email : arvind.csit@cujammu.ac.in

Organization : Central University of Jammu. Department of Computer Science and Information Technology
Email : ambreensabha45@gmail.com
keyword: Video summarization
LCSH: Computational intelligence
LCSH: Artificial intelligence
LCSH: Machine learning
Abstract: The exponential growth in video content generated via multiple sources has led to the development of video summarization mechanisms, where smaller summaries are generated from comparatively longer videos. Video summarization plays a significant role in a diverse range of applications including secured surveillance, biometrics, education, sports, news, movies, etc. Several criteria are used for video summarization based on certain events or objects present in the input video for generating respective small summaries. However, audio is a key parameter that may be used to obtain a small summary of a video where some sound or voice is noticed. This article aims to expound on an analysis of audio-based video summarization (ABVS) via data-driven techniques such as a machine or deep learning. We also present a novel framework for ABVS using handcrafted or automatic feature engineering. An evaluation methodology including performance metrics and datasets for assessing the effectiveness of various ABVS approaches is also illustrated. The study reveals several key issues related to ABVS that need further investigation from the active researchers in this active field. One of the critical issues involves exploring effective audio features and the scarcity of benchmark datasets for an audio-based summary generation
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-24
Issued: 2024-05-24
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.590-595). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.590-595.pdf 329 KB
ใช้เวลา
0.035166 วินาที

Kalsi, Akhil
Title Contributor Type
Computational intelligence paradigms for audio-based video summarization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kalsi, Akhil;Selwal, Arvind;Sabha, Ambreen

บทความ/Article
Selwal, Arvind
Title Contributor Type
Computational intelligence paradigms for audio-based video summarization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kalsi, Akhil;Selwal, Arvind;Sabha, Ambreen

บทความ/Article
Fingerprint spoofing attacks and their deep learning-enabled remediation : state-of-the-art, taxonomy, and future directions
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ishfaq, Rutbaa;Selwal, Arvind;Sharma, Deepika

บทความ/Article
SAPS : automatic saffron adulteration prediction systems, research issues, and prospective solutions
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Amin, Junaid;Selwal, Arvind;Sabha, Ambreen

บทความ/Article
FinCaT : fingerprint cancellable template protection remediation schemes, challenges, and future directions
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sehar, Eain Ul;Selwal, Arvind;Sharma, Deepika

บทความ/Article
Sabha, Ambreen
Title Contributor Type
Computational intelligence paradigms for audio-based video summarization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kalsi, Akhil;Selwal, Arvind;Sabha, Ambreen

บทความ/Article
SAPS : automatic saffron adulteration prediction systems, research issues, and prospective solutions
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Amin, Junaid;Selwal, Arvind;Sabha, Ambreen

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 31
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,468
รวม 4,499 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 286,421 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 404 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 121 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 50 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 30 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 3 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
รวม 287,043 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.189