The diversity of video material, where a video is shot and produced using a single aspect ratio, and the variety of devices that can play video with screens in different aspect ratios make video retargeting a relevant topic. The process of fitting a video filmed in one aspect ratio to a screen in another aspect ratio is called video retargeting, and the retargeted video should ideally preserve the important content and structure of the original video as well as be free of visual artifacts. Important content and important structure are vague and subjective definitions, which makes this problem more difficult to solve. The video retargeting problem has been a challenge for researchers from the computer vision, computer graphics and human-computer interaction areas, and successful retargeting can improve the viewing experience and the content’s aesthetic value. Video retargeting is done by four tools: cropping, scaling, seam carving and seam adding. Previous research showed that one of the keys to successful retargeting is to use a suitable combination of operators. This study makes use of a vision transformer, a deep learning model which is trained to discriminate between original and retargeted videos. Solving an optimization problem using beam search, the transformer assists in choosing a combination of operators that will result in the best possible retargeted video. The retargeted videos were examined in a user A/B-test, where users had to choose their preferred variant of a video shot: the transformer’s output using beam search, or a singular version where the video underwent a single retargeting operation. The model and user preferences were compared to check if the model indeed can make retargeting decisions that are appealing for humans to watch. A significance test showed that no conclusion can be made, probably due to lack of enough test data. However, the study revealed patterns in the preferences of the users and the model that could be further fine-tuned or combined with other computer vision mechanisms in order to output better retargeted videos. / Variation av videomaterial, där olika videor är inspelade och producerade i olika bildförhållande, samt variation i apparater och skärmar som spelar upp videor i olika bildförhållanden gör ändring av videobildförhållande till en relevant fråga. Processen där en videos bildförhållande ändras heter video retargeting. När video retargeting används bör den nya videon helst bevara strukturen och viktigt innehåll från originalvideon samt vara artefaktfri. Struktur och viktigt innehåll är subjektiva definitioner vilket gör frågan svårlöst, och frågan har varit en utmaning för forskare inom datorseende, datorgrafik och människa-datorinteraktion. Lyckad ändring av en videos bildförhållande kan förbättra tittarupplevelsen och innehållets estetiska värde. Video retargeting kan göras med hjälp av fyra funktioner: klippning, skalning, seam carving och seam adding. Tidigare studier visar att en av nycklarna till lyckad retargeting är att hitta en lämplig kombination av funktionerna. I denna studie används Vision Transformer, en djupinlärningsmodell som tränas för att skilja mellan original och omvandlade videor. Genom att lösa ett optimeringsproblem med strålsökning hjälper modellen välja den kombination av funktionerna som resulterar i den bästa möjliga omvandlade videon. De omvandlade videorna testades genom ett användartest där användare valde vilket videoklipp de tyckte bättre om: modellens output som skapades med hjälp av strålsökning, eller en version där klippet genomgick en enklare retargeting med hjälp av endast en av funktionerna. Modellens och användarnas preferenser jämfördes för att se om modellen kan fatta beslut som användare upplever som bra. Ett signifikanstest visar att ingen slutsats kan dras, förmodligen på grund av det begränsade antalet videoklipp och data som användes i studien. Däremot visar studien mönster i användarnas och modellens preferenser som kan användas för att vidareutveckla problemlösningen inom området.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-319951 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Laufer, Gil |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:320 |
Page generated in 0.0026 seconds