UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS VINICIUS DA SILVEIRA SEGALIN FLORIANÓPOLIS OUTUBRO/2013

2 Sumário Introdução...3 Processamento do vídeo...3 Recuperação das informações do vídeo...4 Data Mining em Vídeos...5 Abordagens...6 Aplicações...7 Conclusão...8

3 Introdução O avanço tecnológico na aquisição e armazenamento de multimídia resultou em um crescimento enorme em bancos de dados. Data mining em multimídia é a extração de conhecimento implícito, relacionamento entre os dados e outros padrões não explícitos armazenados nestes bancos. Entre os dados há os complexos e não estruturados, que são mais difíceis de serem manipulados e estudados. Um exemplo disso são os vídeos. Hoje em dia as pessoas têm acesso a quantidades gigantescas de vídeo provindos da televisão e internet, portanto há um grande potencial para aplicações baseadas neles. Exemplos de áreas que poderiam ser beneficiadas com essas aplicações são as áreas de segurança, monitoramento, entretenimento e medicina. Dados de vídeos possuem diversos tipos de dados, como o vídeo em si, áudio e texto. O vídeo consiste em uma sequência de imagens com informação temporal, o áudio em fala, música e outros tipos de sons, enquanto que a informação textual representa as formas linguísticas. O conteúdo dos vídeos é classificado em três categorias. (i) As características de baixo nível, que são as características básicas como cor, textura, e formato, (ii) as informações sintáticas, que descrevem o conteúdo do vídeo, como objetos salientes, sua posição espaço temporal e a relação entre os objetos, e (iii) as informações semânticas, que descrevem o que está acontecendo no vídeo. Processamento do vídeo A extração de conhecimento em vídeos é uma tarefa difícil pois, entre outros motivos, estes são dados não-estruturados, e o processamento de dados demanda estruturas bem formadas, portanto o primeiro passo é fazer essa transformação. As características de vídeo, áudio e texto devem ser extraídas, eliminando ruídos e mudanças de iluminação para evitar erros. Após fazer a extração os dados devem ser armazenados, e neste ponto surge o problema do modelo de base para os dados de vídeo. Modelos relacionais e orientados a objetos não provêm funcionalidades suficientes para o gerenciamento e recuperação de conteúdos de vídeos. Vários modelos foram propostos, e um deles, de Petkovic e Jonker, descreve um modelo com quatro camadas. A primeira seria do vídeo bruto como uma sequência de frames. A segunda camada conteria as características de baixo nível. Na terceira estariam armazenadas as entidades caracterizadas por dimensões espaciais, e a quarta camada seria dos eventos, descrevendo movimentos e interações dos objetos. Após o armazenamento, o primeiro passo é a segmentação do vídeo. A figura 1 descreve a hierarquia padrão de um vídeo como sendo um conjunto de cenas. Estas são caracterizadas por uma coleção de grupos relacionados semanticamente e temporalmente. Video groups são um intermediário entre os shots e as cenas. São shots relacionados temporalmente ou espacialmente. Shots são sequências de frames sem grandes mudanças entre si. O desafio de agrupar os frames em shots é a detecção do limite de cada shot, identificando a fronteira entre eles. Por último, key frames representam um conjunto de frames. Estes são a menor parte de um vídeo, e vários são similares entre si, então é importante identificar o frame chave para evitar redundância de dados.

4 O último passo do processamento dos dados é a extração de características. Esta pode ser feita (i) baseada na descrição do vídeo, que extrai características como palavraschave e data de criação, e (ii) baseada no conteúdo, que extrai as características de baixo nível mencionada anteriormente. Recuperação das informações do vídeo Um sistema de recuperação de informações de vídeo é basicamente um Sistema Gerenciador de Banco de Dados e tem como objetivo retornar vídeos ou partes dele (cenas, shots...) baseados em uma consulta feita pelo usuário. Para tanto, deve ter sido feita uma abstração do vídeo e este deve possuir anotações. A abstração nada mais é do que um resumo do vídeo, similarmente ao trailer de filmes, baseado em regras inferidas e utilizando algoritmos de reconhecimento de padrões, enquanto que anotações são a anexação de palavras-chave ao vídeo, que pode ser feita de modo supervisionado ou não. Para o primeiro modo, especialistas inserem as anotações manualmente, e para o segundo estas são inseridas após o processo de agrupamento (clusterização).

5 Data Mining em Vídeos É a mineração de dados em vídeos que lida com a extração de conhecimento implícito, relacionamento entre vídeos ou outros padrões não armazenados explicitamente no banco de dados. É considerado uma extensão da mineração de dados em imagens incluindo a mineração de imagens em sequências espaço temporais. Os problemas-chave da mineração em vídeos em relação às outras áreas são (i) classificar os vídeos com base no seu conteúdo, extraindo a semântica dos mesmos através dos resultados baseados em características de baixo nível, (ii) extrair padrões no som, categorizando-o em fala, música, sons de ambiente, entre outros, (iii) e a modelagem da base de dados, que deve atender às necessidades de dados complexos. A figura 2 mostra um framework proposto por Oh e Bandi para data mining em vídeos brutos em tempo real. No primeiro estágio os frames de entrada são agrupados em conjuntos de unidade básicas. Em seguida o algoritmo extrai características de cada frame, para após serem agrupados em grupos similares. Os passos seguintes são a descoberta de conhecimento em si e a compressão dos dados para armazenamento. Os conhecimentos e padrões descobertos podem identificar objetos e eventos normais ou anormais. Para que a mineração em vídeos seja bem-sucedida, mais do que apenas a sequência de imagens deve ser analisada. Áudio e texto, que também formam o vídeo, devem ser extraídos e estudados. Há duas abordagens principais para a extração e análise de áudio. A primeira envolve transformar a fala em texto e então identificar as palavras em um dicionário. Se a palavra não estiver contida nele, uma similar será escolhida. A segunda abordagem consiste em analisar os sons e identificá-los em um índice fonético. A partir disso um dicionário que contém conversões de fonemas para caracteres é utilizado. Em ambos os métodos o sistema utiliza o texto de saída como termos de consulta. Em relação ao texto, há três categorias para eles. (i) Textos de cena são aqueles que estão presentes visualmente no vídeo, como escritas em roupas e placas. (ii) Texto sobreposto é o texto inserido manualmente no vídeo para prover informação adicional para um melhor entendimento, e (iii) reconhecimento automático de fala é o texto provido de conversações extraídas.

6 Abordagens Há diversas abordagens para se fazer mineração de dados em vídeos, e estas foram divididas em cinco categorias, que são: mineração de estrutura, classificação e agrupamento, associação, mineração de movimento e mineração de padrões. A associação funciona como nas outras áreas de data mining, utilizando suporte e confiança, mas se preocupando também com o fator temporal. A classificação é baseada em regras inferidas manualmente ou estatísticas. Para o primeiro caso, regras são definidas a partir do conhecimento do domínio para se alcançar a classificação semântica, mas é somente possível em vídeos cuja estrutura seja bem definida, como filmes ou noticiários. Classificação baseada em estatísticas utiliza conhecimento de máquina para alcançar a semântica e descobrir relações não-óbvias entre diferentes padrões. O agrupamento é apresentado na figura 3. Após receber uma sequência de frames como entrada, o algoritmo detecta os shots, e a partir dele extrai os key frames. Destes, as características são extraídas e similarmente comparadas para gerar os clusters. A mineração de estrutura é o processo de descoberta da lógica fundamental da estrutura de um vídeo pré-processado adotando técnicas de mineração como classificação e associação. O objetivo desta mineração é chegar à estrutura apresentada na figura 1 e, com ela, adquirir conhecimento para identificar o que está acontecendo, ou seja, adquirir semântica através do conhecimento sintático. Mineração de movimento tem como objetivo reconhecer e detectar objetos em movimento. O movimento da câmera também é importante para se extrair a semântica, já que o seu padrão de movimento ajuda a identificar o que está acontecendo. Por última, a mineração de padrões extrai os padrões de movimento e objetos, sendo este útil para identificar, por exemplo, um padrão de objeto que aparece frequentemente em um filme, identificando-o como o personagem principal.

7 Aplicações Data mining em vídeos pode ser aplicado a várias áreas, como em esportes, medicina e monitoramento do tráfego. Classificando os vídeos em (a) produzidos, (b) brutos e (c) de transmissão, podemos exemplificar algumas aplicações para cada classificação. Para vídeos produzidos, como filmes, data mining pode ajudar a identificar o seu tipo de modo não supervisionado. A figura 4 mostra como isso funcionaria. Após extrair as características do vídeo como movimento, duração das cenas, iluminação e sons, o agrupamento resulta em tipos de filmes, como ação, drama e terror. Para os vídeos chamados brutos, como vídeos de vigilância, data mining pode identificar atividades suspeitas sem que alguém fique monitorando o vídeo. No exemplo da figura 5, uma sala com estudantes realizando um teste está sendo monitorada. Como mostra o diagrama, o vídeo é segmentado em frames, a imagem de fundo é excluída e apenas a imagem de primeiro plano é utilizada. Dessa, alguns tipos de movimentos, como movimentos de cabeça e contato entre pessoas, são analisados e classificados em suspeitos ou não. Em caso de atividade suspeita a ferramente emite algum comunicado para que uma atitude seja tomada.

8 Quanto às transmissões de vídeo, como jogos de futebol, data mining pode selecionar os melhores momentos da partida, como mostra a imagem 6. Conclusão Data mining em vídeos ainda é uma área de estudo na sua fase inicial, mas, apesar disso, muito avanço já foi feito. Muitos desafios ainda precisam ser superados, como criar um modelo de dados consistente, adquirir semântica através de características de baixo nível, automatizar a detecção de eventos incomuns, e realizar a descoberta de conhecimento em dados espaço temporais. Por ser uma área de muita utilidade em questões críticas, como na medicina e vigilância, muito estudo é feito e o desenvolvimento é rápido, portanto espera-se uma evolução muito grande num futuro próximo.

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