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É perceptível uma grande disponibilidade de conteúdo em vídeo online. Dessa forma, estratégias de aprendizado para obter sumários relevantes de vídeos, de forma a capturar os momentos mais importantes de um dado vídeo vêm se mostrando cada vez mais necessárias. Este trabalho aborda a aplicação de técnicas de aprendizado ativo e profundo para a obtenção de sumários de vídeos. Para isto, foram realizados experimentos considerando algoritmos de clusterização, de aprendizado de máquina clássico, de aprendizado profundo, estratégias do aprendizado ativo e também comparações com sumários feitos por humanos. A metodologia proposta é validada em um conjunto de dados público referente a vídeos de diversos gêneros e alcança resultados com altas acurácias e baixas taxas de erro. Foi possível verificar as vantagens da introdução de técnicas do aprendizado ativo, de forma a selecionar os frames mais relevantes de um determinado vídeo de entrada e também obter sumários automáticos relevantes ao serem comparados com as anotações manuais dos vídeos.

Aprendizado Ativo; Sumarização de Vídeos; Aprendizado Profundo