Etiquetado automático de vídeo utilizando aprendizaje máquina

Abstract

En los últimos años, el aprendizaje máquina se ha venido utilizando intensamente para la clasificación de imágenes y vídeo. El objetivo de este trabajo es etiquetar adecuadamente las tareas observadas en una amplia base de datos de vídeos de YouTube. Este es un problema de gran complejidad y variedad que lo hace especialmente difícil de analizar usando técnicas clásicas de procesado pero que supone desafíos apropiados para los altos niveles de abstracción que se pueden conseguir con las técnicas de aprendizaje máquina. El objetivo es conseguir un clasificador para 10 clases de vídeos de la base de datos. Para ello se expone una base teórica sobre redes neuronales necesaria para la compresión del problema y se proponen diferentes modelos basados en arquitecturas de redes neuronales densamente conectadas, consiguiendo un alto porcentaje de acierto.

In the last years, machine learning has been widely used to classify images and videos. The aim of this research is to properly label the tasks observed in a wide YouTube videos data base. This is a really complex problem that makes it difficult to analyze using classic processing technics, although is pose the necessary challenges according to the high levels of abstraction that we can achieve with machine learning techniques. The objective is to obtain a classifier for 10 classes of videos in the database. For this purpose, a theoretical basis on neural networks necessary for the understanding of the problem is presented and different models based on densely connected neural network architectures are proposed, achieving a high percentage of success.