Start Submission Become a Reviewer

Reading: Automatische Kamerapfadgenerierung aus 360°-Video mit Deep-Learning-Methoden

Download

A- A+
Alt. Display

Beitrag

Automatische Kamerapfadgenerierung aus 360°-Video mit Deep-Learning-Methoden

Author:

Hannes Fassold

Smart Media Solutions Team bei JOANNEUM RESEARCH - DIGITAL, AT
About Hannes
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
X close

Abstract

Deep learning is a disruptive technology and particularly valuable for extracting semantic information from video content. In this contribution, we are describing a new algorithm which allows automatic generation of a conventional video (for passive consumption, without interaction) from a 360° video. This is based on semantic information obtained using deep learning methods. Furthermore, the deep learning based method for automatic extraction of scene objects (people, animals, cars, etc.) used in the algorithm is described.


Abstrakt

Deep Learning ist eine disruptive Technologie und sehr wertvoll für die Extraktion semantischer Informationen aus Videoinhalten. In diesem Beitrag beschreiben wir einen neuartigen Algorithmus zur automatischen Erzeugung eines konventionellen Videos (für den passiven Konsum, ohne Interaktion) aus einem 360°-Video basierend auf semantischer Information, die mit Deep-Learning-Methoden gewonnen wurde. Des Weiteren wird die Deep-Learning-basierte Methode zur automatischen Extraktion der Szenenobjekte (Personen, Tiere, Autos usw.) beschrieben, die im Algorithmus verwendet wird.

How to Cite: Fassold, H., 2019. Automatische Kamerapfadgenerierung aus 360°-Video mit Deep-Learning-Methoden. FKT - Fernseh- und Kinotechnik, 2019, pp.41–43.
Published on 01 Jul 2019.
Peer Reviewed

Downloads

  • PDF (DE)

    comments powered by Disqus