Nghiên cứu của nhóm sinh viên về Truy vấn sự kiện trong video được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc tế SoICT 2023

NGHIA TO
14:52 23/10/2023

🎉️🎉️🎉Chúc mừng nhóm sinh viên 𝐏𝐡𝐚𝐧 𝐍𝐠𝐮𝐲𝐞̂̃𝐧 𝐇𝐮̛̃𝐮 𝐏𝐡𝐨𝐧𝐠, 𝐓𝐫𝐚̂̀𝐧 Đ𝐮̛́𝐜 𝐋𝐮̛𝐨̛𝐧𝐠, 𝐋𝐞̂ 𝐇𝐨𝐚̀𝐧𝐠 𝐏𝐡𝐮́𝐜, 𝐓𝐫𝐚̂̀𝐧 Đ𝐢̀𝐧𝐡 𝐊𝐡𝐨𝐚, 𝐓𝐫𝐚̂̀𝐧 𝐊𝐢𝐦 𝐍𝐠𝐨̣𝐜 𝐍𝐠𝐚̂𝐧, là thành viên của 𝐓𝐞𝐚𝐦𝐐 - 𝐂𝐋𝐁 𝐀𝐧 𝐭𝐨𝐚̀𝐧 𝐭𝐡𝐨̂𝐧𝐠 𝐭𝐢𝐧 𝐖𝐚𝐧𝐧𝐚.𝐖𝟏𝐧 và 𝐧𝐡𝐨́𝐦 𝐧𝐠𝐡𝐢𝐞̂𝐧 𝐜𝐮̛́𝐮 𝐈𝐧𝐒𝐞𝐜𝐋𝐚𝐛 đã có bài báo nghiên cứu về 𝐋𝐢𝐟𝐞𝐥𝐨𝐠 𝐄𝐯𝐞𝐧𝐭 𝐑𝐞𝐭𝐫𝐢𝐞𝐯𝐚𝐥 (Truy vấn sự kiện trong video) được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc tế "𝐓𝐡𝐞 𝟏𝟐𝐭𝐡 𝐒𝐲𝐦𝐩𝐨𝐬𝐢𝐮𝐦 𝐨𝐧 𝐈𝐧𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐮𝐧𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐓𝐞𝐜𝐡𝐧𝐨𝐥𝐨𝐠𝐲 (𝐒𝐨𝐈𝐂𝐓 𝟐𝟎𝟐𝟑)".

Bài báo khoa học là kết quả của quá trình nghiên cứu và xây dựng giải pháp truy vấn hiệu quả thông tin sự kiện cuộc sống thường nhật từ dữ liệu video trong Hội thi Thử thách trí tuệ nhân tạo Tp. HCM năm 2023 (AI Challenge 2023). Đây là thành quả đáng khích lệ bước đầu của các Thành viên TeamQ khi thực hiện những nghiên cứu khoa học, tham gia các cuộc thi học thuật về các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong các lĩnh vực đời sống tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) thông qua Khóa huấn luyện WannaQuest Q2023.1 vừa qua.

✅ Thông tin về bài báo khoa học:

Tên bài báo:

Sinh viên thực hiện:

Giảng viên hướng dẫn:

✅ Thông tin chung về Hội nghị:

SoICT 2023 là hội nghị khoa học quốc tế chuyên ngành công nghệ thông tin và truyền thông, bao gồm các lĩnh vực nghiên cứu quan trọng: Nền tảng AI và Dữ liệu lớn, Các công nghệ mạng và truyền thông, Xử lý hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên, Kỹ thuật phần mềm, Trí tuệ nhân tạo và Công nghệ kỹ thuật số, An toàn thông tin, Truy vấn Thông tin sự kiện từ Video.

Hội nghị SoICT 2023 sẽ diễn ra tại Tp. HCM do Trường Công nghệ thông tin và truyền thông - ĐH Bách Khoa Hà Nội, ĐH Khoa học Tự nhiên - ĐHQG Tp. HCM, Laboratory Informatics, Modelling and Optimisation System (LIMOS), The French National Centre for Scientific Research (CNRS) và Viện nghiên cứu cao cấp về toán phối hợp tổ chức vào ngày 07-08.12.2023.

✅ Abstract:

"Video retrieval, which has been considered as a critical task in the field of computer vision and pattern recognition recently, finds extensive applications in several aspects such as education, entertainment, security, and healthcare. However, it faces challenges due to the complexity of video data, the instability in feature extraction methods, or the semantic disparities between videos and text. In this paper, we present a novel approach for content-based video retrieval, named Insec-Tex2Vid, leveraging the CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) model architecture to classify and label video segments, offering users the ability to search for videos based on specific content . Our method capitalizes on the ViT-b/32 model for feature extraction and employs feature embedding, in conjunction with the Faiss library, to enhance search efficiency. Experimental results demonstrate our model's high accuracy and swift retrieval times, promising new opportunities in content-based video retrieval for researchers, developers, and end-users. This paper not only introduces the application of the CLIP and ViT-b/32 models, but also elaborates on the specific feature extraction process and the utilization of Faiss for optimizing video retrieval. The Insec-Tex2Vid method represents a significant stride in the field of video retrieval and holds promise for diverse applications across various industries."

👉 Link hội nghị: https://soict.org/submission/paper-submission/

TIN LIÊN QUAN
🎉🎉🎉Chúc mừng sinh viên ngành An toàn thông tin (Khoa Mạng máy tính và truyền thông) cùng nhóm nghiên cứu InSecLab đã có bài báo nghiên cứu được chấp nhận đăng tại hội nghị khoa học quốc tế International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition – MAPR 2024, diễn...
🎉🎉🎉Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin (Khoa Mạng máy tính và truyền thông) cùng nhóm nghiên cứu InSecLab đã có bài báo nghiên cứu được chấp nhận đăng tại hội nghị khoa học quốc tế International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition – MAPR 2024,...
✨✨ CHÚC MỪNG NGUYỄN PHÚC CHƯƠNG & PHẠM THÀNH THÁI – SINH VIÊN NGÀNH ATTT, KHOA MẠNG MÁY TÍNH VÀ TRUYỀN THÔNG ĐÃ CÓ BÀI NGHIÊN CỨU ĐẦU TIÊN ĐƯỢC ĐĂNG TRÊN TẠP CHÍ IEEE ACCESS (Q1). Vừa qua, tạp chí IEEE Access (tạp chí thuộc nhóm Q1 – top...