Augmented Transition Network as a Semantic Model for Video Data
Shu‐Ching Chen, Mei‐Ling Shyu, R.L. Kashyap · 1998
. An abstract semantic model called the augmented transition network (ATN), which can model video data and user interactions, is proposed in this paper. An ATN and its subnetworks can model video data based on different granularities such as scenes, shots and key frames. Multimedia input strings are used as inputs for ATNs. Key frame selection is based on temporal and spatial relations of semantic objects in each shot. The relations of semantic objects are captured from our proposed unsupervised video segmentation method which considers the problem of partitioning each frame as a joint estimation of the partition and class parameter variables. Unlike existing semantic models which only model multimedia presentation, multimedia database searching, or browsing, ATNs together with multimedia input strings can model these three in one framework. RSUM. Dans cet article est prsent un modle smantique thorique appel ATN (augmented transition network) qui est capable de gnrer des donnes vido et de crer des interactions avec l'utilisateur. Un ATN et ses sous-reseaux peuvent dvelopper des bases de donnes video bases sur diffrents objets tel que des scnes, des images ou des "key frames." Les chaines de donnes multimdia sont utilises comme sources d'entres par les ATN. La slection des "key frames" est elle base sur une relation temporel et spatiale des objets smantiques. Cette mme relation est aquise par notre mthode de segmentation vido autonome propose, laquelle se charge de partitioner chaque image en creant une estimation jointe des variables de paramtres de classes et de la partition en elle mme. Contrairement aux modles smantiques existant qui se contentent de gnrer soit une prsentation multimdia, soit une base de donnes de recherche multimedia, ou tout simplement un affichag...