Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-9426
Authors: Le, Huy Viet
Title: Development and evaluation of automatic video recaps from lifelog data
Other Titles: Entwicklung und Evaluation automatischer Video-Zusammenfassungen von Lifelog Daten
Issue Date: 2015
metadata.ubs.publikation.typ: Abschlussarbeit (Master)
metadata.ubs.publikation.seiten: 88
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/9443
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-94430
http://dx.doi.org/10.18419/opus-9426
Abstract: Lifelogging Kameras sind kleine, tragbare Kameras, die bis zu 1500 Bilder am Tag aufnehmen. Verwandte Arbeiten haben gezeigt, dass diese nicht nur gegen episodische Gedächtnisstörungen helfen, sondern auch als effektive Gedächtnisstützen für die allgemeine Bevölkerung eingesetzt werden können. Die große Menge an Bildern erschwert jedoch einen Einsatz als effektive Gedächtnisstütze ohne dabei einen erheblichen Aufwand in Kauf zu nehmen. Es wäre also wünschenswert, dass relevante Bilder automatisch herausgefiltert und in einer angemessenen Form präsentiert werden, sodass der Abruf von episodischen Erinnerung gefördert wird. Aus diesem Grund entwickeln wir in vorliegender Arbeit eine Software, die relevante Bilder erkennt und diese in Form einer Videozusammenfassung präsentiert. Wir führen dazu eine fünfwöchige Studie durch um Anforderungen für solche Videozusammenfassungen zu sammeln und zu evaluieren. Kriterien für solche relevanten Bilder werden in dieser Arbeit vorgestellt, wobei auch auf die Präsentationstechnik der Bilder eingegangen wird, die das episodische Gedächtnis bestmöglich unterstützen sollen. Wir evaluieren zudem unsere Videozusammenfassungen und konnten dabei zeigen, dass es im Vergleich zu nicht-filternden Ansätzen (u.a. Zeitraffer bzw. die manuelle Betrachtung aller Bilder) keinen signifikanten Unterschied in der Effektivität als Gedächtnisstütze gibt. Darüber hinaus bevorzugten Probanden unsere Videozusammenfassungen gegenüber den nicht-filternden Ansätzen aufgrund einer besseren Nutzerfreundlichkeit, was vor allem für die Beförderung dieser Techniken vom klinischen Bereich in den Alltag eine große Rolle spielen könnte.
Lifelogging cameras are small and wearable cameras that capture up to 1,500 images per day. Prior work has shown that these images support the episodic recall of not only the memory-impaired patients but also of the general population. However, the sheer volume of the captured image sets exceeds the capability of users to review them on a regular basis. Hence, it would be desirable to automatically detect relevant images in a set of captured images and present them in a way that supports the episodic recall. For that reason, we develop a software that recognizes relevant images and present them in the form of a video summary. Requirements for these video summaries were elicited and evaluated in the context of a five-week study. In this work, we present criteria for relevant images and how they should be presented to benefit the episodic recall. An evaluation of our video summaries revealed that there is no significant difference in the effect on the episodic memory in comparison to review methods that present the entire lifelogging image set. Moreover, participants prefer video summaries over said non-summarizing review methods due to a better usability which can play an important role in elevating this memory augmentation technology from a clinical niche application to a mainstream technology.
Appears in Collections:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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