作者存档: Li, Sihang

B-Script:基于文本的推荐式视频B-roll编辑

在视频编辑中,向视频中加入B-roll是一种比较常见的做法。B-roll可以使得原视频变得更加丰富、更加吸引人。但是,对于新手来说,很难选择插入哪个B-roll,以及插入A-roll的哪个位置。因此,本文[1]提出了B-Script来辅助用户解决上述问题。特别的,B-Script主要针对vlog的B-roll插入问题。

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Segue: 基于空间布局交互构建的自我中心网络演化模式(Segue: Overviewing Evolution Patterns of Egocentric Networks by Interactive Construction of Spatial Layouts)

现在,动态网络的分析已经被用于很多领域。而在其中,对个体的分析常常被称为自我中心网络(Ego-network)的分析。但是,现有的方法很难在宏观层次上分析很多的动态自我中心网络。本文[1]提出了一种新颖的将动态自我中心网络转化为空间布局的流水线,利用空间布局在宏观层次对自我中心网络进行分析,并基于这个流水线,提出了可视分析系统Segue。

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面向用户的主动学习算法(Towards User-Centered Active Learning Algorithms)

数据的标记在机器学习(ML)和可视分析中(VA)中都是一个非常基础的过程。但是,标记是一个很费时间的工作。所以需要一些更高效的标记策略。主动学习(AL)是一个旨在减少用户交互的一个机器学习的方法。它采用了候选选择策略(Candidate selection strategies),通过模型为用户选择出一些数据来进行标注。但是,用户并没有直接参与到实例的选择的过程中。数据标记同时也应用在可视分析中。可视分析中的实例选择和标记是用户驱动的。之前的工作曾经提出过可视化交互标记的想法来通过用户和模型来给出候选的数据。而这个工作[1]旨在进一步缩小AL和VA之间的距离。该工作做出了如下的贡献:(1)形式化用户的策略。(2)将用户的策略划分为11个低级别的模块。(3)在4个数据集上比较用户策略和AL策略。

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