Automatisk taggning av video

Detta är en Kandidat-uppsats från Linköpings universitet/Institutionen för datavetenskap

Författare: Oliver Haberler; Niklas Granander; Aron Gosch; Fabian Haugen;

Nyckelord: automatisk; taggning; video; amazon;

Sammanfattning: Denna rapport behandlar utvecklingen av tagg-bearbetningssystemet Video Analyser andTag Generator (VATG). Projektet har utförts som en del av kursen TDDD96 - Kandidatarbetei programvaruutveckling på Linköpings universitet i en grupp på sju personer och på uppdragav företaget Flowplayer. Syftet med projektet har varit att undersöka hur befintligatjänster såsom Amazon Web Services kan användas i ett videoanalyssystem med målet attta fram en lösning för automatiserad taggning av videoklipp. Resultatet av projektet bleven mikrotjänst somanvänder sig av Amazon Rekognition, en tjänst för objektidentifiering ivideoklipp och bilder, och sedan bearbetar resultatet för att skapa en beskrivande samlingetiketter för videoklipp. Det visade sig att etiketter genererade av VATG i slutändan varbättre på att beskriva videoklipp än etiketter som enbart kom från Amazon Rekognition.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)