[en] The amount of digital video content available in the web is constantly increasing. Its handling requires efficient technologies: text search on large databases provides users a great amount of videos; the content results are accessible by a description. Users need a fast and visual way to access relevant video content effectively. Quick visualisation of content using static image summarisation is a sophisticated problem. However, it is worth it because it may solve video navigation problems. Users can very rapidly get an idea of the video with no need to browse through it with a sliding bar as normally done. In this work a system for automatic video summarisation is developed. It creates an object map the segments of which are extracted from an input video. It allows enhancing video browsing and large video databases management generating a visual index so that the user can rapidly grasp the most relevant content. Finally, accessing them with a simple action requires several technologies that define a complex information processing. Firstly, shot boundary detection algorithms are required to reduce time redundancy of the video. Secondly, different relevant objects are extracted from each keyframe (faces, cars, etc.). We also describe a workflow to train detection models using multiple open source solutions. Furthermore, faces are a particular and very relevant semantic class. For this reason, we use clustering methods in order to recognise them in an unsupervised recognition process. The image composition of all selected objects and faces is the final stage of the architecture. Composition is defined as the combination of distinct parts to form a whole, therefore, objects have to be rendered in the map in a visually attractive manner. To validate our approach and assess end-user satisfaction, we conducted a user study in which we compare requirements collected by analysing related literature. We analyse redundancy and informativeness as well as pleasantness. The results show that our approach effectively creates an image representation for videos and is able to summarise customisable content in an attractive way.

[es] La cantidad de contenido de vídeo digital disponible en la web está incrementando constantemente. Su manipulación requiere de tecnologías eficientes: las búsquedas textuales sobre grandes bases de datos dan acceso a una gran cantidad vídeos y son accesibles mediante una descripción. Los usuarios necesitan una manera visual y rápida de acceder al contenido relevante del vídeo eficientemente. Una rápida visualización de contenido utilizando métodos de resumen basados en imágenes estáticas es un problema complicado. Además, se pueden solventar problemas de navegación temporal por el vídeo. Los usuarios pueden tener una idea del contenido del vídeo rápidamente sin tener que visualizarlo. En este proyecto se desarrolla un sistema de resumen automático de vídeos. El sistema crea un "object map" el contenido visual del cual ha sido extraído del vídeo de entrada. Permite una mejora en la navegación temporal con un simple clic así como también para la administración de grandes bases de datos generando un índice visual con el cual el usuario puede comprender el vídeo. Este proyecto requiere diversas tecnologías que definen un algoritmo de procesado de información complejo. Primero, un algoritmo de detección de escenas se utiliza para reducir la redundancia temporal del vídeo. Después, diferentes objetos relevantes son extraídos de cada imagen clave (caras, coches, etc.). También se describe el flujo de trabajo necesario para entrenar la detección de modelos de objetos usando múltiples soluciones de código abierto. Además, las caras son objetos particulares y semánticamente relevantes, por esta razón, utilizamos métodos de agrupación para reconocerlas de manera no supervisada. La composición del mapa resultante utilizando los objetos previamente extraídos es la última parte de la arquitectura. Para validar la solución propuesta y evaluar la satisfacción del usuario se ha llevado a cabo un estudio con usuarios en el que se comparan requisitos definidos analizando la literatura relacionada. Analizamos la redundancia de contenido, la cantidad de información relevante presentada y el formato de los resultados. Los resultados del estudio muestran que nuestra solución puede crear representaciones estáticas de un vídeo de manera efectiva y puede resumir contenido personalizable.