Analysis of Streaming Video Content and Generation Relevant Contextual Advertising

Kobets, Nataliya та Kovaliuk, Tetiana та Shekhet, Grigorii та Tielysheva, Tamara (2020) Analysis of Streaming Video Content and Generation Relevant Contextual Advertising CEUR Workshop Proceedings Vol- 2604, Proceedings of the 4th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems (COLINS 2020). Volume I: Main Conference Lviv, Ukraine, April 23-24, 2020., 2604 (1). с. 829-843. ISSN 1613-0073

[thumbnail of N_Kobets_T_Kovaliuk_T_Telesheva_COLINS2020_Analysis_of_Streaming_Video_Content_and_Generation_FITU.pdf]

Перегляд

Текст
N_Kobets_T_Kovaliuk_T_Telesheva_COLINS2020_Analysis_of_Streaming_Video_Content_and_Generation_FITU.pdf - Опублікована версія
Available under License Creative Commons Attribution.
Download (405kB) | Перегляд

Офіційне посилання: http://ceur-ws.org/Vol-2604/

Анотація

У статті розглядається завдання пошуку та відбору реклами, яка відповідає змісту відео. Проблема нагальна через велику кількість відео та рекламного контенту в Інтернеті. Автори ставлять завдання розробити інформаційні технології для вирішення цієї проблеми. Розглянуто методи розпізнавання контурів об'єктів за допомогою оператора Prewitt та пошук подібних об'єктів у потоковому відео на основі перцептивних хеш-функцій. Розроблено алгоритм розпізнавання мовлення з аудіодоріжки на основі Mel-Frequency Cepstral Coefficients та алгоритм пошуку ключових слів у тексті зі звукової доріжки на основі TF-IDF. Розглянуті алгоритми використовуються для визначення контекстної реклами відеовмісту. Представлений приклад контролю, результати якого свідчать про ефективність алгоритму.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	потокове відеовміст; комп'ютерний зір; класифікації та розпізнавання мови; контекстна реклама
Типологія:	Це архівна тематика Київського університету імені Бориса Грінченка > Статті у наукометричних базах > Scopus
Підрозділи:	Це архівні підрозділи Київського університету імені Бориса Грінченка > Кафедра комп'ютерних наук і математики
Користувач, що депонує:	Наталія Михайлівна Кобець
Дата внесення:	09 Лист 2020 09:44
Останні зміни:	26 Трав 2021 06:59
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/32553

Actions (login required)

Перегляд елементу