With the rise of online live streaming, the highlight prediction has been one of the important problems for both streaming content creators and consumers. This study suggests the way to utilize clip, user- edited moment, to predict highlights of the live streaming videos. Since clips with high aggregated view counts can be seen as a user-defined highlight of the corresponding video, we aim to understand the characteristics of highlight based on popular clips. From the understanding of clip characteristics, we propose the clip features about audience reaction to capture the highlight of live streaming video. We conduct two experiments to validate the effectiveness of the proposed features. The first experiment is to classify the given moment is whether popular clips or not. The second experiment is to predict the highlight moment from the given stream video. We show that our features can predict the highlight moment better than those from previous works. We expect our suggested clip features can be used as an effective signal in predicting live streaming content.
온라인 실시간 방송이 증가함에 따라, 하이라이트 예측은 방송 콘텐츠 제작자와 소비자 모두에게 중요한 문 제 중 하나가 되었다. 이 연구는 사용자가 편집한 클립을 사용하여 실시간 방송에서 하이라이트를 예측하는 방법을 제안한다. 집계된 조회수가 많은 클립은 해당 동영상의 사용자 정의 하이라이트로 볼 수 있으므로 본 연구는 인기 클립을 기반으로 한 하이라이트 특성을 이해하는 것을 목표로 한다. 클립 특성의 이해를 통해 실시간 방송의 하이라이트를 인식하기 위해 사용자 반응에 관한 클립 특징을 제안한다. 우리는 제안된 특징의 효과를 검증하기 위해 두 가지 실험을 제안한다. 첫 번째 실험은 주어진 순간을 인기 클립으로 분류 하는 것이다. 두 번째 실험은 주어진 스트림 비디오에서 하이라이트 순간을 예측하는 것이다. 이 두 가지 실험으로, 우리는 우리의 특징들이 기존 연구들에서 제안한 특징들보다 하이라이트 순간을 더 잘 예측할 수 있다는 것을 보여준다. 우리는 우리의 제안된 클립 특징들이 라이브 스트리밍 콘텐츠를 예측하는 데 효과적인 신호로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
