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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

VisAug: Facilitating Speech-Rich Web Video Navigation and Engagement with Auto-Generated Visual Augmentations

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The widespread adoption of digital technology has ushered in a new era of digital transformation across all aspects of our lives. Online learning, social, and work activities, such as distance education, videoconferencing, interviews, and talks, have led to a dramatic increase in speech-rich video content. In contrast to other video types, such as surveillance footage, which typically contain abundant visual cues, speech-rich videos convey most of their meaningful information through the audio channel. This poses challenges for improving content consumption using existing visual-based video summarization, navigation, and exploration systems. In this paper, we present VisAug, a novel interactive system designed to enhance speech-rich video navigation and engagement by automatically generating informative and expressive visual augmentations based on the speech content of videos. Our findings suggest that this system has the potential to significantly enhance the consumption and engagement of information in an increasingly video-driven digital landscape.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
VisAug: Facilitating Speech-Rich Web Video Navigation and Engagement with Auto-Generated Visual Augmentations
Date Crossref
27/10/2025
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Sun Yat-sen University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Sun Yat-sen University.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Video Analysis and SummarizationMultimedia Communication and TechnologyMultimodal Machine Learning Applications

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