Enero 2010
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Tras volver de las vacaciones de navidad, Francisco ya tenía preparados vídeos de otras categorías con sus correspondientes ficheros, concretamente, vídeos de balonmano, de baloncesto y de tenis. Al igual que se hizo con los anteriores vídeos, lo primero es obtener la caracterización de estos nuevos vídeos, es decir, obtenr los ficheros con los vectores de características de los keyframes a partir de los ficheros con los vectores de todos los frames y con los saltos de escena. Hecho esto, ya se puede empezar a realizar comparaciones utilizando estos vídeos junto con los que se tenían. Como ya nos temíamos al hacer las pruebas con los vídeos de fútbol antes de vacaciones, al utilizar vídeos de distintos eventos dentro de cada categoría, en los que ya las cámaras son distintas, los estadios y entornos cambian, etc., los resultados empeoran bastante. Para cada vídeo, entre los vídeos más parecidos sí que hay vídeos de su misma categoría, pero son muy pocos en comparación con el total de vídeos de dicha categoría, y aparecen vídeos de otras categorías mezclados entre los más parecidos.
Por lo tanto es necesario buscar otro método para realizar la comparación, es evidente que de momento hay algo que falla. Puede que las características que estamos usando en los vectores para definir los keyframes no sean las más adecuadas, quizá haya que sustituirlas por otras o añadir otras características nuevas. Hablando y pensando sobre esto, hemos visto que del proyecto de Antonio Sánchez Benavente obtenemos los vectores de todos los frames, y que los valores de esos vectores se obtiene de la media de color que ya comentamos en posts anteriores, pudiendo ir esos valores de 0 a 255. Sin embargo, Antonio en su proyecto no utilizaba directamente esos vectores, sino que realizaba algo parecido a una ordenación que consiste en lo siguiente: A cada celda del vector le asignaba un nuevo valor entre 1 y N, siendo N el número de características del vector, de forma que la celda que tuviera el valor más bajo pasaría a tomar el valor 1, la siguiente con valor más bajo sería el 2 y así hasta la de mayor valor que sería N. En caso de haber dos celdas con el mismo valor, a la situada más a la izquierda se le asignaría primero el nuevo valor correspondiente. A continuación se muestra un pequeño ejemplo de ordenación del vector.
66.0 | 98.0 | 44.0 | 103.0 | ==> | 2 | 3 | 1 | 4 |
Entonces se va a probar a utilizar esta técnica, se van a sustituir todos los vectores de características de los vídeos por sus versiones ordenadas para ver si así mejoran los resultados en la comparación. Una vez implementado el método para ordenar los vectores se puede empezar a realizar las pruebas de comparación ya que el código que se encarga de realizar la comparación en sí, es decir, el cálculo de las distancias, no se ve afectado por este cambio. Las pruebas consisten en comparar cada uno de los vídeos deportivos con el resto de los vídeos y comprobar si los resultados mejoran o empeoran a los que ya se tenían de antes. Tras analizar los resultados se ha visto que en alguna de las categorías los resultados mejoran, aunque no muy significativamente, aparecen algunos vídeos más que antes de la misma categoría entre los más parecidos, pero no muchos más, y después siguen apareciendo mezclados videos de la categoría con vídeos de categorías diferentes. Sin emebargo hay otras categorías en las que los resultados se mantienen y otras en las que empeoran. Con lo cual estamos en las mismas que antes, este método tampoco nos soluciona el problema de la comparación por lo que lo vamos a descartar, y hay que seguir búscando la forma de mejorar los resultados.
Comments (0) Ene 31 2010