A new multimodal deep-learning model to video scene segmentation (2018)
- Authors:
- Autor USP: GOULARTE, RUDINEI - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3243082.3243109
- Subjects: MULTIMÍDIA INTERATIVA; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VÍDEO
- Keywords: Scene segmentation; deep learning; RNN; CNN
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
TROJAHN, Tiago Henrique e KISHI, Rodrigo Mitsuo e GOULARTE, Rudinei. A new multimodal deep-learning model to video scene segmentation. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3243082.3243109. Acesso em: 23 fev. 2026. -
APA
Trojahn, T. H., Kishi, R. M., & Goularte, R. (2018). A new multimodal deep-learning model to video scene segmentation. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3243082.3243109 -
NLM
Trojahn TH, Kishi RM, Goularte R. A new multimodal deep-learning model to video scene segmentation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 fev. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3243082.3243109 -
Vancouver
Trojahn TH, Kishi RM, Goularte R. A new multimodal deep-learning model to video scene segmentation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2026 fev. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3243082.3243109 - MP4Stego: esteganografia em vídeos MPEG-4
- Esteganografia em vídeos MPEG-4
- Towards context-based dynamic video adaptation
- An evaluation of readily usable automatic video shot segmentation techniques
- Video scene segmentation through an early fusion multimodal approach
- HaaRGlyph: a new method for anaglyphic reversion in stereoscopic videos
- KS-SIFT: a keyframe extraction method based on local features
- Personalização e adaptação de conteúdo baseadas em contexto para TV Interativa
- Identificação de cenas em vídeos digitais utilizando características audiovisuais
- Uma análise da influência da subamostragem de crominância em vídeos estereoscópicos anaglíficos
Informações sobre o DOI: 10.1145/3243082.3243109 (Fonte: oaDOI API)
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