CONSIDERAÇÕES SOBRE OS OBJETIVOS PROPOSTOS PARA OS

O vídeo oráculo tem a pretensão de atender aos diversos objetivos de busca visual de quadros em vídeos. Desse modo, se faz primeiramente necessário definir os objetivos de busca do ponto de vista conceitual, independente da tecnologia para alcançá-lo. Quanto a esses objetivos foram considerados os seguintes:

Busca de quadros mais similares – Considera-se nesse trabalho, que essa

busca tem o objetivo de recuperar os quadros mais similares ao quadro fornecido, admitindo-se um grau de tolerância menor do que seria admitido na busca dos

quadros com tolerância a mudanças. Enquadram-se no objetivo desse tipo de

busca quadros que a priori se sabe pertencerem a uma categoria que pode aparecer diversas vezes na base de quadros-chave, tais como quadros presentes em vinhetas e comerciais que se repetem durante a programação. Ao fazer esse tipo de busca, o usuário deve dispor de um quadro de exemplo que seja muito semelhante ao que se pretende recuperar. Em outras palavras, o usuário deseja recuperar todas as re- ocorrências das cenas cujo quadro-chave ele dispõem como exemplo. Uma ilustração desse tipo de busca seria a seleção de todos os segmentos de previsão do tempo, baseado em um quadro comum da mini-vinheta que chama este tipo de noticiário no telejornal, como pode ser visto na Figura 34.

Busca de quadros similares com tolerância a mudanças – Nesse tipo de

busca há um maior grau de liberdade na tolerância dada à similaridade. Esses casos podem ser úteis em diversos casos, como exemplo típico, observado nos vídeos do Jornal Nacional, o apresentador âncora costuma ter um cenário de fundo temático com a notícia. Por exemplo, notícias relacionadas à política têm um fundo temático próprio, assim como as notícias relacionadas à saúde, educação, economia, esportes, futebol, notícias internacionais e assim sucessivamente. Alguns exemplos de imagens similares com tolerância a mudanças podem ser observadas na Figura 35.

Os experimentos mostraram que nesse tipo de busca, uma tolerância na margem de similaridade deve ser considerada para atender casos como os encontrados nos vídeos estudados. Nestes vídeos, embora o plano de fundo temático à notícia, siga um padrão relativamente bem definido, de acordo com a notícia, tanto o próprio apresentador pode mudar em edições diferentes do tele-

jornal, quanto a cor do terno ou outros objetos. Nesse tipo de busca, a similaridade visual tenta ser relacionada de alguma forma com o conteúdo semântico dos quadros.

Figura 35 – Exemplos de quadros similares com tolerância a mudanças.

Fonte: elaborada pelo autor (2008).

Um outro exemplo acontece nas notícias internacionais, onde além das mudanças anteriormente descritas, a bandeira do país em questão é alterada no fundo. A Figura 35 ilustra esse exemplo de busca de quadros similares com tolerância a mudanças, na Figura 35a embora todos os quadros sejam chamadas de notícias internacionais, há mudanças no apresentador, na cor do terno, no mapa e na bandeira do país ao qual a notícia se refere. Vale notar, no caso da bandeira, que, tanto seu tamanho quanto as suas cores e formas variam bastante de um país para outro, e mesmo assim, esse tipo de busca foi bem sucedida nos experimentos realizados. Outras buscas envolvendo pequenas mudanças podem ser traçadas pelo usuário. Assim, faz-se necessário esse grau de tolerância a mudanças em cor e formato de alguns objetos para que os quadros alvo sejam alcançados com sucesso.

Neste trabalho são considerados dois tipos de similaridade: a similaridade

puramente visual (baseada nas características extraídas dos quadros, sem

considerar a semântica do conteúdo) e a similaridade visual semântica. Se apenas a similaridade puramente visual é levada em conta, quadros podem ser considerados similares quando possuírem similaridade em termos de cor, nível de

entropia e contraste, mesmo quando possuírem objetos completamente descorrelacionados. No caso da similaridade visual semântica o conteúdo semântico dos quadros deve ser muito similar, ou seja, os mesmos objetos e/ou o mesmo contexto devem ser encontrados nos quadros analisados. Por exemplo, se numa busca deseja-se encontrar o apresentador âncora do telejornal, os quadros com similaridade visual semântica poderiam ser aqueles que contêm qualquer apresentador âncora de telejornal. Por outro lado, os quadros com similaridade puramente visual poderiam ser aqueles nos quais aparecem objetos com cores e contraste semelhante as do fundo do telejornal (e, portanto, com conteúdos descorrelacionados do ponto de vista semântico).

É importante deixar claro dois pontos. Primeiro, a similaridade semântica é extremamente subjetiva e seu conceito pode variar bastante de um indivíduo para outro. E segundo, o ambiente proposto no presente trabalho não implementa nenhuma técnica de inteligência artificial para identificação de conteúdo semântico (as buscas foram implementadas tendo como base as técnicas descritas anteriormente). Os resultados desses tipos de buscas são apresentados no capítulo 6.

6 AVALIAÇÃO DO AMBIENTE DE RECUPERAÇÃO DE VÍDEOS PROPOSTO

Este capítulo apresenta os resultados dos diversos experimentos realizados com as ferramentas vídeo parsing e vídeo oráculo. Os resultados dos experimentos tiveram impacto em várias configurações implementadas na versão final das ferramentas de vídeo parsing e vídeo oráculo, descritas no capítulo anterior. Os experimentos realizados foram os seguintes: (i) comparação nas relações de perda versus redundância de quadros-chave para sumarização dos vídeos jornalísticos; (ii) comparação entre métodos para detecção de corte de tomada e (iii) comparação de desempenho nas buscas de quadros-chave.