Skip navigation

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34707
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorSousa, Matheus Fernandes de-
dc.date.accessioned2025-06-05T14:32:17Z-
dc.date.available2024-11-01-
dc.date.available2025-06-05T14:32:17Z-
dc.date.issued2024-10-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34707-
dc.description.abstractThe growing demand for audio description in sports videos and the need to make audiovisual content more accessible have driven the development of automatic technologies that can generate accurate and coherent descriptions of sports events. This study investigates the application of the BLIP-2 model in generating automatic descriptions of videos from various sports, such as goal ball, volleyball, and soccer, aiming to capture essential visual details and pro vide consistent and precise descriptions. To assess the quality of these descrip tions, evaluation metrics like METEOR, with scores up to 0,60, and ROUGE-L, reaching 0,63, were used, indicating semantic and structural alignment with manual references. While the model demonstrated effectiveness in captioning popular sports such as soccer, with consistent results and positive metrics, a limitation was observed in less widely covered sports, such as goalball, where the model showed difficulty in achieving accuracy. This is one of the study’s key f indings, highlighting the need for more training data for less popular sports.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Michelle Barbosa (mi.2020@outlook.com.br) on 2025-06-05T14:32:17Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Matheus F. Sousa_TCC.pdf: 3001654 bytes, checksum: 0b3789c0e646d5fa2902353ec665b48f (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-05T14:32:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Matheus F. Sousa_TCC.pdf: 3001654 bytes, checksum: 0b3789c0e646d5fa2902353ec665b48f (MD5) Previous issue date: 2024-10-30en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectBLIP-2pt_BR
dc.subjectMétricaspt_BR
dc.subjectDescriçõespt_BR
dc.subjectVídeospt_BR
dc.titleAplicação do Modelo de Linguagem BLIP-2 na Geração Automática de Descrições em Vídeos Esportivospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Barbosa, Yuri de Almeida Malheiros-
dc.description.resumoA demanda crescente por audiodescrição em vídeos esportivos e a necessidade de tornar o conteúdo audiovisual mais acessível impulsiona o desenvolvimento de tecnologias automáticas que possam gerar descrições pré. cisas e coerentes de eventos esportivos. Este estudo investiga a aplicação do modelo BLIP-2 na geração de descrições automáticas de vídeos de diversas modalidades esportivas, como goalball, vôlei e futebol, com o objetivo de cap turar detalhes visuais essenciais para fornecer descrições coerentes e precisas. Para avaliar a qualidade dessas descrições, foram utilizadas métricas como METEOR, com pontuações de até 0,60, e ROUGE-L, alcançando 0,63, que Indicam correspondência semântica e estrutural com as referências manuais. Embora o modelo tenha demonstrado eficácia na legendagem de esportes como o futebol, com resultados consistentes e métricas positivas, observou-se uma Limitação em esportes menos divulgados, como o goalball, onde o modelo apre sentou dificuldades de precisão. Este ´e um dos principais resultados do estudo, destacando a necessidade de mais dados de treinamento para modalidades es portivas menos populares.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentComputação Científicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROSpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Matheus F. Sousa_TCC.pdfTCC2,93 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons