Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorHrúz, Marek
dc.contributor.authorSalajka, Petr
dc.contributor.authorGruber, Ivan
dc.contributor.authorHlaváč, Miroslav
dc.date.accessioned2020-03-09T11:00:22Z-
dc.date.available2020-03-09T11:00:22Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationHRÚZ, M.., SALAJKA, P.., GRUBER, I.., HLAVÁČ, M.. Identity Extraction from Clusters of Multi-modal Observations. In: Speech and Computer, 21st International Conference, SPECOM 2019, Istanbul, turkey, August 20-25,2019, Proceedings. Cham: Springer, 2019. s. 171-179. ISBN 978-3-030-26060-6 , ISSN 0302-9743.en
dc.identifier.isbn978-3-030-26060-6
dc.identifier.issn0302-9743
dc.identifier.uri2-s2.0-85071451671
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/36619
dc.description.abstractV tomto článku představujeme metodu extrakce identity z televizních zpravodajských vysílání. Identitu definujeme jako soubor multimodálních pozorování. V našem případě je to tvář osoby a jméno osoby. Metoda je založena na aglomeračním seskupování pozorování. Výsledné shluky představují individuální identity, které se objevily ve vysílání. Pro vyhodnocení přesnosti našeho systému jsme ručně označili televizní zpravodajství v hodnotě přibližně jednoho roku. Výsledkem bylo celkem 10301 multimodálních pozorování a 2563 jedinečných identit. Naše metoda dosáhla míry pokrytí 90,69% a míry přesnosti 94,69%. Vzhledem k jednoduchosti navrhovaného algoritmu jsou tyto výsledky velmi uspokojivé. Navržený systém je navíc modulární a tak lze snadno přidat nové modality.cs
dc.format9 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherSpringeren
dc.relation.ispartofseriesSpeech and Computer, 21st International Conference, SPECOM 2019, Istanbul, turkey, August 20-25,2019, Proceedingsen
dc.rightsPlný text není přístupný.cs
dc.rights© Springeren
dc.subjectextrakce identity, aglomerační shlukování, rozpoznání tváře, čtení textucs
dc.titleIdentity Extraction from Clusters of Multi-modal Observationsen
dc.title.alternativeExtrakce identity z klastrů multimodálních pozorovánícs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessclosedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedIn this paper, we present a method for identity extraction from TV News Broadcasts. We define the identity as a set of multi-modal observations. In our case it is the face of a person and a name of a person. The method is based on agglomerative clustering of observations. The resulting clusters represent individual identities, that appeared in the broadcasts. To evaluate the accuracy of our system, we hand labelled approximately one year worth of TV News broadcasts. This resulted in total of 10301 multi-modal observations and 2563 unique identities. Our method achieved a coverage measure of 90.69 % and precision measure of 94.69 %. Given the simplicity of the proposed algorithm, these results are very satisfactory. Furthermore, the designed system is modular and new modalities can be easily added.en
dc.subject.translatedIdentity extraction, Agglomerative clustering, Face recognition,Text readingen
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-26061-3_18
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43927389
dc.project.IDLO1506/PUNTIS - Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnostcs
dc.project.IDSGS-2016-039/Inteligentní metody strojového vnímání a porozumění 3cs
Appears in Collections:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY)
OBD

Files in This Item:
File SizeFormat 
Hruz2019_Chapter_IdentityExtractionFromClusters.pdf770,47 kBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/36619

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

search
navigation
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD