Saliency Detection in Educational Videos: Analyzing the Performance of Current Models, Identifying Limitations and Advancement Directions

要約

学習者が注意を払う学習リソースの領域を特定することは、教材の影響を評価し、その設計と関連するサポート システムを改善するために非常に重要です。
ビデオの顕著性検出は、単一フレーム内の注目を集める領域の自動認識に対処します。
教育現場では、ビデオのビジュアル ストリーム内の関連領域を認識することで、コンテンツへのアクセシビリティや、ビデオのセグメント化、ナビゲーション、要約などの情報検索タスクを強化できます。
このような進歩は、より効果的に学習をサポートする高度な AI 支援テクノロジーの開発への道を開く可能性があります。
ただし、テキスト、音声、イラスト、アニメーションなどの独自の特性が組み合わされているため、教育ビデオの場合、この作業は特に困難になります。
私たちの知る限り、教育ビデオにおける顕著性検出アプローチを評価した研究は現在ありません。
このペーパーでは、教育ビデオ向けの 4 つの最先端の顕著性検出アプローチを評価することで、このギャップに対処します。
私たちは元の研究を再現し、汎用 (非教育) データセットの複製機能を調査します。
次に、モデルの一般化機能を調査し、教育ビデオでのパフォーマンスを評価します。
私たちは包括的な分析を実施して、一般的な障害シナリオと改善の余地がある領域を特定します。
私たちの実験結果は、教育ビデオが依然として一般的なビデオ顕著性検出モデルにとって困難なコンテキストであることを示しています。

要約(オリジナル)

Identifying the regions of a learning resource that a learner pays attention to is crucial for assessing the material’s impact and improving its design and related support systems. Saliency detection in videos addresses the automatic recognition of attention-drawing regions in single frames. In educational settings, the recognition of pertinent regions in a video’s visual stream can enhance content accessibility and information retrieval tasks such as video segmentation, navigation, and summarization. Such advancements can pave the way for the development of advanced AI-assisted technologies that support learning with greater efficacy. However, this task becomes particularly challenging for educational videos due to the combination of unique characteristics such as text, voice, illustrations, animations, and more. To the best of our knowledge, there is currently no study that evaluates saliency detection approaches in educational videos. In this paper, we address this gap by evaluating four state-of-the-art saliency detection approaches for educational videos. We reproduce the original studies and explore the replication capabilities for general-purpose (non-educational) datasets. Then, we investigate the generalization capabilities of the models and evaluate their performance on educational videos. We conduct a comprehensive analysis to identify common failure scenarios and possible areas of improvement. Our experimental results show that educational videos remain a challenging context for generic video saliency detection models.

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