I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   4 3 ,   No .   2 A u g u s t   202 6 ,   p p .   5 4 7 ~ 5 5 4   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 4 3 .i 2 . pp 547 - 5 5 4           547     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Video  su mm a ri z a tion usin g  dee p i m a g e captio ning   m o dels       Q u des   M .   B .   Alj ela w y 1 ,   Sa ra h S.  M o ha m m e d 2 ,   E nte s s a K .   H a no un 1   1 D e p a r t me n t   o f   A i   a n d   R o b o t i c   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   A l   K a r k h   U n i v e r si t y   f o r   S c i e n c e B a g h d a d ,   I r a q   2 D e p a r t me n t   C o n st r u c t i o n   a n d   P r o j e c t s,  I b n   S i n a   U n i v e r si t y   f o r   M e d i c a l   a n d   P h a r ma c e u t i c a l   S c i e n c e s,  B a g h d a d ,   I r a q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 5 ,   2 0 2 6   R ev i s ed   J u n   1 9 ,   2026   A cc ep ted   J u n   2 7 ,   2 0 2 6     T h is  re se a rc h   p re se n ts  a   n o v e l   a p p r o a c h   f o v id e o   su m m a riz a ti o n   b y   lev e ra g in g   d e e p   ima g e   c a p ti o n in g   m o d e ls.  A   p re train e d   i m a g e   c a p ti o n in g   m o d e l,   n a m e l y   S a les f o rc e ' s b o o tst ra p p e d   lan g u a g e   im a g e   p re train in g   ( BL IP ),   is  u se d   t o   e x trac k e y f r a m e f ro m   a   v id e o   a re g u lar  in terv a ls  a n d   p r o d u c e   n a tu ra la n g u a g e   d e sc rip ti o n s.  T h e se   tex tu a d e sc rip ti o n a re   th e n   f il tere d   f o non - re p e ti ti o n   a n d   c o n c a ten a ted   i n to   a   c o h e re n t   su m m a r y ,   a ll o w in g   u se rs  to   u n d e rsta n d   t h e   v id e o ’s  c o n ten w it h o u v iew in g   it   in   f u ll .   T h e   p ro p o se d   f ra m e w o rk   a i m to   i m p ro v e   v id e o   b ro w sin g ,   in d e x in g ,   a n d   re tri e v a e ff ici e n c y ,   p a rti c u larly   f o b ig   d a tas e ts.  T h e   p ro p o se d   m e th o d   a c h iev e a   sig n if ica n re d u c ti o n   in   re d u n d a n c y   b y   4 0 %   c o m p a re d   to   ra w   c a p ti o n i n g   se q u e n c e s.  Ev a lu a ti o n   u si n g   se m a n ti c   c o n siste n c y   c h e c k d e m o n stra tes   th a t   th e   BL IP - b a se d   f ra m e w o rk   m a i n tain h ig h   d e sc rip ti v e   a c c u ra c y   e v e n   in   c o m p lex   s c e n e s,  p ro v id i n g   a   sc a la b le so l u ti o n   f o larg e - sc a le v id e o   in d e x in g .   K ey w o r d s :   B L I P   Dee p   lear n in g   I m ag ca p tio n in g   Ke y f r a m e x tr ac tio n   Se m a n tic  a n al y s is   T r an s f o r m er s   Vid eo   s u m m ar izatio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sar ah   S.  Mo h a m m ed   Dep ar t m en C o n s tr u ctio n   an d   Pr o j ec ts I b n   Sin Un i v er s it y   f o r   Me d ical  an d   P h ar m ac e u tica l Scie n ce s   B ag h d ad ,   I r aq   E m ail:  s ar a h s ab a h 9 4 9 @ ib n s i n a. ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   W ith   th e x p lo s i v i n cr ea s o f   v id eo   d ata  g en er ated   d ail y   o v er   s o cial  m ed ia,   o b s er v atio n   s y s te m s ,   ed u ca tio n al  p lat f o r m s ,   a n d   s tr ea m i n g   s er v ices,  t h er i s   p r ess i n g   n ee d   f o r   ef f ic ien t   an d   s ca lab le  m e th o d s   to   s u m m ar ize  v id eo   co n ten t.  T h s e m a n tic  r ic h n e s s   o f   s ce n es  is   f r eq u en tl y   m is s ed   b y   tr ad itio n al  v id eo   s u m m ar izin g   m eth o d s   f o cu s e d   o n   lo w - le v el  v is u al  d ata  lik co lo r   h is to g r a m s ,   m o t io n   v e cto r s ,   o r   au d io   cu es,   w h ic h   li m its   t h eir   ap p licab ilit y   f o r   tas k s   r eq u ir i n g   in - d ep th   co n ten t c o m p r e h en s io n .   R ec en ad v a n ce s   in   d ee p   lear n in g ,   p ar ticu lar l y   in   t h f ield   o f   v is io n - lan g u ag m o d els,  h av e   in tr o d u ce d   p o w er f u to o ls   th a t   b r id g th g ap   b et w ee n   v i s u a p er ce p tio n   an d   n atu r al  lan g u ag u n d er s tan d i n g .   Am o n g   t h e s e,   i m ag ca p tio n i n g   m o d el s   s tan d   o u t a s   th e y   ca n   in ter p r et  t h co n te n t s   o f   an   i m ag e   an d   e x p r ess   it  in   co h er en te x tu al  f o r m .   Su c h   ca p ab ilit ies  o f f er   n e w   o p p o r tu n i ties   f o r   v id eo   s u m m ar iza tio n   b y   co n v er ti n g   k e y   v is u al  i n f o r m atio n   i n to   h u m an - r ea d ab le  d escr ip tio n s .   T h is   s t u d y   s u g g e s ts   u n iq u ar c h itect u r f o r   v id eo   s u m m ar izatio n   t h at  m a k es  u s o f   d ee p   im ag ca p tio n i n g   m o d els,  in cl u d in g   Sale s f o r ce ' s   b o o ts tr ap p ed   lan g u a g i m a g p r etr ain i n g   ( B L I P )   m o d el.   T h co r id ea   is   to   ex tr ac t a   s u b s et  o f   r ep r esen t ativ f r a m e s   f r o m   a   v id eo   ( r ef er r ed   to   as  k e y   f r a m es at  f ix ed   in ter v al s   an d   g e n e r ate  d escr ip tiv ca p tio n s   f o r   ea ch   f r a m u s in g   th e   p r etr ain ed   B L I P   m o d el.   T h e s ca p tio n s ,   o n ce   d ed u p licated   an d   co n ca ten ated ,   f o r m   co h er en s u m m ar y   th a t   s e m a n tical l y   r e f lects t h k e y   e v en t s   o f   t h v id eo   [ 1 ] .   Ou r   tech n iq u o f f er s   h ig h - le v el  s e m a n tic  ab s tr ac tio n   u s i n g   n atu r al  la n g u a g e,   w h ic h   is   p ar ticu lar l y   u s e f u in   f ie ld s   w h er c o n ten t   u n d er s ta n d in g   an d   in d ex i n g   ar cr u cial,   in   co n tr ast  to   tr ad it io n al  m et h o d s   th at   m o s tl y   d ep en d   o n   m a n u al  cu r atio n   o r   lo w - lev el  s i g n al  p r o ce s s i n g .   Fo r   ex a m p le,   ed u ca to r s   ca n   q u ic k l y   g r asp   th es s en ce   o f   r ec o r d ed   lectu r es,  s ec u r it y   an a l y s ts   ca n   r e v ie w   s u r v eilla n ce   f o o tag m o r ef f icie n tl y ,   a n d   co n ten m a n ag er s   ca n   au to m at th lab elin g   an d   ar ch i v i n g   o f   lar g v id eo   co llectio n s   [ 2 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  4 3 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 2 6 :   547 - 5 5 4   548   T h e   c o n t r i b u t i o n   o f   th is   w o r k   l i es   n o t   o n ly   i n   th e   in teg r a ti o n   o f   d e e p   c a p t i o n in g   m o d e ls   f o r   s u m m a r i z a ti o n   b u t   a ls o   in   d em o n s t r a t in g   th e   p r a c t ic a l ity   a n d   s c a l a b i li ty   o f   s u c h   s y s t em s   u s in g   o p e n - s o u r c e   t o o l s   a n d   r e a d ily   av a il a b l e   p r et r a in ed   m o d e ls .   T h e   m eth o d o l o g y ,   im p l em en t a t i o n ,   an d   r e s u lt s   p r es en t e d   in   th is   p a p e r   a im   t o   b r i d g e   t h e   g a p   b e tw e en   r aw   v i d e o   d a t a   an d   a c c e s s ib l e ,   s u m m a r i z e d   i n s ig h ts .   W h i l e   t r a d i ti o n al   v i d eo   s u m m a r i z a ti o n   f o cu s e s   o n   v is u a l   k ey f r am e   s e l ec t i o n   ( e . g . ,   c lu s t e r in g   o r   L S T M - b as e d ) ,   th es e   m e th o d s   o f t en   l a ck   s em an t ic   d e p th .   T h is   r es e a r ch   b r i d g es   th e   g a p   b y   em p l o y in g   a   v i s i o n - l an g u ag m o d el   B L I a n d   in t r o d u c es   a   d u a l - s t ag f i l te r in g   m e ch an is m   ( I n t r a - Su m m a r y   C l ea n u p   an d   I n t e r - C a p ti o n   D e d u p l ic a t i o n )   t o   en s u r th a th f in al   s u m m a r y   is   n o t   o n ly   v i s u a l ly   r e p r e s en t a t iv e   b u t   al s o   l in g u is t ic a l ly   c o n c is e   an d   n o n - r e p et i t iv e   [ 3 ] .       2.   M E T H O D   2 . 1 .   F r a m e x t ra ct io n   T h ex tr ac tio n   o f   r ep r esen tati v k e y   f r a m es  is   cr u cial  f o r   g en er ati n g   an   ef f ec ti v v id eo   s u m m ar y .   Fra m es  ar ex tr ac ted   f r o m   th in p u v id eo   u s i n g   t h Op en C lib r ar y   at  f i x ed   ti m in ter v als  to   en s u r b alan ce d   s elec tio n   o f   co n te n ac r o s s   th v id eo   ti m eli n e .   T h s y s te m   i s   co n f i g u r ed   to   s a m p l f r a m e s   ev er y   t w o   s ec o n d s .   T h in ter v al  b et w ee n   ex tr ac ted   f r a m e s   is   p r ec is el y   ca lc u lated   b ased   o n   th v id eo s   f r a m r ate  p er   s ec o n d   ( FP S)  in   th ( 1 ) ,   w h ic h   g u ar an tee s   t h at  t h ex tr ac te d   f r a m es  ar r ep r esen tat iv o f   s ig n i f ica n ch a n g es   in   th v i s u al  co n ten t [ 4 ] :                  =     2   ( 1 )     2 . 2 .   I m a g c a ptio nin g   T h s elec tio n   o f   f i x ed   2 - s ec o n d   in ter v al  f o r   k e y f r a m e x t r ac tio n   s er v e s   a s   s tr ateg ic  b aselin e   to   ca p tu r th ess en t ial  t e m p o r al  d y n a m ic s   o f   th v id eo   w h i le  m ai n tain in g   co m p u t atio n al  ef f icie n c y .     T h is   in ter v al  en s u r es  b alan c ed   r ep r esen tatio n   o f   s ce n tr an s it io n s   w it h o u o v er lo ad i n g   t h la n g u a g m o d e l   w it h   r ed u n d a n f r a m es.  A n y   p o ten tial  in f o r m a tio n   lo s s   i n   r ap id   s ce n es  is   m iti g ated   b y   t h s u b s eq u en t   s e m a n tic  f ilter i n g   s ta g e,   w h ic h   en s u r es th a t o n l y   u n iq u a n d   m ea n in g f u l d escr ip tio n s   ar r etain ed   [ 5 ] .   T h B L I P   m o d el  is   th e n   ap p lied   to   ea ch   r etr iev ed   k e y f r a m e B L I P   is   p o w er f u l,  p r etr ain ed     v is io n - lan g u ag m o d el  in te g r ated   v ia  th h u g g in g   f ac tr an s f o r m er s   lib r ar y Af ter   p r o ce s s in g   P I L   p ictu r e,   th m o d el  u s e s   it s   tr an s f o r m er - b ased   la n g u a g d ec o d er   to   p r o d u ce   co h er en t,  d escr ip tiv p h r ase  t h at   s e m a n tical l y   ca p tu r es  t h co n ten o f   t h i m a g e .   T h is   s tep   ef f ec tiv e l y   tr a n s late s   lo w - le v el   v is u al  in f o r m at io n   in to   h i g h - lev el  n at u r al  lan g u a g d escr ip tio n s   [ 6 ] .     2 . 3 .     Su m m a ry   g ener a t io n   T h r esu ltin g   f il ter ed   ca p tio n s ,   n o w   r ep r ese n ti n g   t h e   u n iq u s e m a n tic  f lo w   o f   th v id eo ,     ar co n ca ten ated   u s i n g   s i m p le   s p ac in g   to   f o r m   s i n g le,   co h er en p ar ag r ap h .   T h is   f i n alize d   tex tu a s u m m ar y   ef f ec tiv e l y   allo w s   t h u s er   to   co m p r eh e n d   th k e y   e v en t s   an d   co n ten o f   th v id eo   w i th o u t h n ee d   f o r     f u ll - len g t h   v ie w in g .       3.   I M P L E M E NT AT I O N   T h p r o p o s ed   v id eo   s u m m ar i za tio n   s y s te m   w a s   d ev elo p ed   en tire l y   in   P y t h o n ,   u til izin g   a   r o b u s s et   o f   estab lis h ed   lib r ar ies  an d   to o ls   to   m an a g th en tire   wo r k f lo w ,   w h ic h   in cl u d es  v id e o   h an d lin g ,   i m a g p r o ce s s in g ,   an d   d ee p   lear n in g   in f er en ce .   Fo u r   p r i m ar y   c o m p o n en t s   ar g r ad u all y   i n t eg r ated   d u r in g   t h i m p le m en ta tio n   p h a s [ 7 ] .     3 . 1 .   Video   f r a m ex t ra ct io ( O penCV)   V id eo   in p u h an d li n g   an d   f r a m p r o ce s s in g   task s .   I n   th is   w o r k ,   th cv 2 . Vid eo C ap t u r e( )   f u n c tio n   is   u s ed   to   s u cc e s s f u ll y   lo ad   an d   in itialize  t h v id eo   f ile  [ 8 ] .   A   ti m e - b ased   s a m p li n g   s tr ateg y   is   u tili ze d   to   ex tr ac r ep r esen tati v k e y f r a m es  at  f i x ed ,   r eg u lar   ti m e   in ter v a ls   ( e. g . ,   ev er y   2   s ec o n d s ) .   T h is   ap p r o ac h   is   ess e n tia to   av o id   th r ed u n d an c y   t h a w o u ld   ar is f r o m   s a m p li n g   s ta tic  s ce n e s   r ep ea ted ly   an d   to   m a in t ai n   co m p u t atio n al  e f f icie n c y   [ 9 ] .   T h s y s te m   ca lcu lates   th e   ex ac t f r a m ex tr ac tio n   i n ter v al   b y   le v er ag i n g   th v id eo s   f r a m r ate  ( FP S),   as sh o w n   i n   ( 2 ) - ( 4 ) :      = c v2 . Vid e o C a ptur e ( vide o _ pa th )   ( 2 )     = c a p . ge t ( c v2 . CAP _ PR OP _ F PS )   ( 3 )       =  (   _  )   ( 4 )     B y   e x tr ac ti n g   o n f r a m ev er y   f e w   s ec o n d s ,   t h s y s te m   o b tain s   k e y f r a m es  t h at  ar h i g h l y   li k el y   to   r ef lect   s ig n i f ica n t se m a n tic  ch a n g es i n   th v is u al  co n ten t o f   th v id eo   [ 1 0 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       V id eo   s u mma r iz a tio n   u s in g   d e ep   ima g ca p tio n in g   mo d els   ( Qu d es M.   B .   A ljela w y )   549   3 . 2 .   I m a g c o nv er s io n ( P I L )   E ac h   ex tr ac ted   f r a m e,   i n itiall y   in   N u m P y   ar r a y   f o r m a an d   B GR   co lo r   s p ac ( Op en C V’ s   d ef au lt),   is   co n v er ted   to   R GB   f o r m at  a n d   th e n   tr an s f o r m ed   in to   p y th o n   i m a g i n g   lib r ar y   ( P I L )   i m a g e.   T h P I L   lib r ar y   m ak e s   p r o ce s s in g   p ictu r es  ea s ier   an d   w o r k s   w it h   th m aj o r it y   o f   d ee p   lear n in g   m o d els  th at  r eq u ir i m a g in p u t s   in   t h i s   f o r m a t [ 1 1 ]   s h o w   i n   ( 5 )   an d   ( 6 ) .      _    =    2 .     (  ,  2 .   _ 2  )   ( 5 )        =    .   (  _  )   ( 6 )     T h is   s tep   en s u r e s   t h at  t h i n p u i m a g es   co n f o r m   to   t h e   ex p ec ted   f o r m a o f   t h B L I P   m o d el,   p r eser v in g   co lo r   ac cu r ac y   an d   i m a g s tr u c tu r [ 1 2 ] .     3 . 3 .   Ca pti o g ener a t io ( B L I P   m o del hu g g ing   f a ce   t ra ns f o r m er s )   T h co r co m p o n en o f   th s y s te m   i s   th B L I P   m o d el,   d ev elo p ed   b y   Sa les f o r ce   [ 1 3 ] .   B L I P   is   a   p o w er f u v i s io n - la n g u a g tr an s f o r m er - b ased   m o d el  d esig n ed   f o r   m u lti m o d al  tas k s ,   w it h   i m a g ca p tio n i n g   b ein g   th ce n tr al  ap p licatio n   in   th i s   s tu d y .   B ec au s o f   its   ef f ec tiv e n e s s   an d   r o b u s p er f o r m a n ce   in   v i s u al   f ea t u r in ter p r etatio n ,   t h B L I P   m o d el ' s   b ase  v er s io n   is   u s ed   [ 1 4 ] .   B L I P   o p er ates  th r o u g h   d u al - co m p o n e n ar c h itect u r e:  it   f ir s t   ex tr ac t s   h ig h - le v el  v is u al  f ea t u r es   f r o m   t h i m a g u s in g   p r etr ain ed   v is io n   tr an s f o r m er   ( ViT ) ,   an d   th en   u tili ze s   tr an s f o r m er - b ased   la n g u a g d ec o d er   to   g en er ate  n atu r al  lan g u a g d escr ip tio n   [ 1 5 ] .   T h m o d el  is   s ea m less l y   i n teg r at ed   in to   th P y th o n   s y s te m   u s in g   t h H u g g i n g   Fa ce   T r an s f o r m er s   lib r ar y ,   w h ic h   p r o v id es  s i m p le,   s ta n d ar d ized   A P I s   f o r   lo ad in g   th p r etr ain ed   c o m p o n en ts   [ 1 6 ] .   T h i m p le m e n tat io n   s eq u e n ce   f o r   ca p tio n   g en er atio n   in   ( 7 )   an d   ( 8 ) :       =   .       ( " Sa l e s for c e / b l ip - ima ge - c a pti on in g - b a s e " )   ( 7 )       =        .     ( " Sa l e s for c e / b l ip - ima ge - c a pti on in g - b a s e " )   ( 8 )     T h B lip P r o ce s s o r   h an d les  th n ec ess ar y   p r e - p r o ce s s i n g   ( i m ag n o r m aliza tio n   an d   to k en izatio n ) ,   w h ile  t h B lip Fo r C o n d itio n al Gen er atio n   p er f o r m s   th te x g en er atio n   [ 1 7 ] .   E ac h   p r o ce s s ed   f r a m is   p ass ed   to   th B L I P   m o d el,   an d   th r esu l tin g   ca p tio n   is   ex tr ac ted   as  p lain   tex t.  T h ese  ca p tio n s   co llectiv el y   r ep r ese n th e   s e m a n tic  co n ten t o f   th v id eo   at  s p ec if ic  ti m i n ter v al s   [ 1 8 ] .     3 . 4 .   P o s t - pro ce s s ing   a nd   s u mm a ry   g ener a t io n   As  ex p lai n ed   i n   Sectio n   2 . 3 ,   cr u cial  p o s t - p r o ce s s in g   s tep   i s   u s ed   af ter   t h d escr ip tio n s   a r cr ea ted   f o r   ev er y   k e y f r a m in   o r d er   to   im p r o v th s u m m ar y 's  f id elit y   an d   co n cise n es s   b y   r e m o v i n g   r ep etitio n .     T h is   p h ase  g u ar a n tees  co h er en an d   s e m a n tical l y   f o cu s ed   f in al  p r o d u ct  [ 1 9 ] .   T h p r o p o s ed   s y s te m   is   ex p lain ed   as s h o w n   in   t h f lo w   c h ar t Fi g u r 1 .           Fig u r 1 .   T h f lo w   ch ar t o f   p r o p o s ed   s y s te m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  4 3 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 2 6 :   547 - 5 5 4   550   T h g en er ated   ca p tio n s   f ir s u n d er g o   I n ter - C ap tio n   Ded u p licatio n   to   r e m o v co n s ec u t iv id en tical   d escr ip tio n s .   Su b s eq u e n tl y ,   th u n iq u ca p tio n s   ar co m b in ed   u s in g   s p ac in g   to   f o r m   s i n g le,   u n i f ied   s u m m ar y .   T h is   s u m m ar y   t h e n   p ass e s   t h r o u g h   a   f i n al  I n t r a - S u m m ar y   C lea n u p   p r o ce s s   to   eli m i n ate  an y   r e m ain in g   co n s ec u tiv e   w o r d   r ep e titi o n s   [ 2 0 ] .   T h is   r ig o r o u s   t w o - s tep   f ilter i n g   en s u r es  t h at   th f i n al  s u m m ar y   f o cu s es  ex cl u s i v el y   o n   th s e m an tic  tr an s i tio n s   w it h i n   th v id eo   co n ten t,  th er eb y   m a x i m izin g   th s u m m ar y 's   ef f ec tiv e n e s s   [ 2 1 ] .       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   4 . 1 .   Resul t s   I   Ou r   ex p er i m en ts   s h o w   t h at   th g en er ated   s u m m ar ie s   ef f ec tiv el y   r ep r ese n th s e m a n t ic  f lo w   o f   v id eo   co n ten t.   T h ese  t h r ee   ex a m p les o f   ap p l y i n g   th p r o g r a m   as s h o w n   in   F ig u r e s   2 - 4.           Fig u r 2 .   T h f ir s t e x a m p le   ill u s tr ate s   th p r ese n ce   o f   f ir in   s n o w           Fig u r 3 .   T h s ec o n d   ex a m p le   illu s tr ates a   m ac h i n w it h   b u n c h   o f   p last ic  cu p s   o n   i   m ac h i n t h at  is   c u tti n g   s o m e   m etal  p ar ts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       V id eo   s u mma r iz a tio n   u s in g   d e ep   ima g ca p tio n in g   mo d els   ( Qu d es M.   B .   A ljela w y )   551       Fig u r 4 .   T h th ir d   ex a m p le  ill u s tr ate s   d u ck   f lo ati n g   i n   t h w ater   w it h   it s   h ea d   ab o v th w ater       T h ca p tio n s   p r o d u ce d   b y   B L I P   ar g en er all y   ac cu r ate  a n d   co n tex tu al l y   ap p r o p r iate.   H o w e v er ,   in   f ast - c h an g i n g   s ce n es,  s o m m i n o r   in f o r m atio n   lo s s   w a s   n o ted .   T h m et h o d   is   h ig h l y   s ca la b le  an d   ad ap tab le  to   d if f er e n t v id eo   t y p es,  in cl u d in g   ed u ca tio n a l,  s u r v eilla n ce ,   an d   d o cu m e n tar y   f o o tag [ 2 2 ] .   T h v id eo   d escr ip tio n   ca n   b e   d is p la y ed   d ir ec tl y   o n   th u s er   in ter f ac w h ile   also   b ein g   s av ed   to   d ed icate d   o u tp u t f ile  f o r   s u b s e q u en t a n al y s is   o r   r ef er en ce   [ 2 3 ] .     4 . 2 .   Co m pa ra t iv a na ly s is     T o   ev alu ate  th p er f o r m an ce   o f   th p r o p o s ed   B L I P - b ased   f r am e w o r k ,   co m p ar ativ e   s tu d y   w as   co n d u cted   ag ai n s b aseli n v id eo   ca p tio n in g   m o d el  ( VG G1 6   co m b i n ed   w it h   a n   L ST n et w o r k )   [ 2 4 ] [ 2 5 ] .   B y   i n p u tt in g   th i m a g s h o wn   in   Fi g u r 5   in to   th p r o g r am   s h o w n   i n   Fig u r 6 ,   co m p ar is o n   w ill  b m ad b et w e e n   b aselin ( C N N+ L S T M)   an d   p r o p o s ed   ( B L I Fil ter in g )   b ased   o n   ac cu r ac y   ( Hu m an   E v a l) ,   r ed u n d an c y   r ate,   s e m an tic  r ich n e s s   an d   p r o ce s s in g   s p ee d   ( f p s ) .   As  s h o w n   i n   T ab le  1 ,   t h b aselin m o d el   f r eq u en tl y   g e n er ated   g e n er ic  a n d   r ep etitiv ca p tio n s ,   s u c h   as   ' p er s o n   is   s ta n d in g , '   f a ili n g   t o   ca p tu r co m p lex   te m p o r al  ac tio n s .   I n   co n tr ast,  th B L I P   m o d el  p r o v id ed   co n tex t - a w ar d escr ip tio n s   w i th   a   2 8 i m p r o v e m e n t   in   s e m a n tic  r elev a n ce .   F u r th e r m o r e,   th b aselin m o d el  s tr u g g led   w it h   r ed u n d an c y ,   w h e r ea s   o u r   p r o p o s ed   d u al - s tag e   f ilter i n g   r ed u ce d   lin g u i s tic  n o i s b y   ap p r o x i m ate l y   3 5 % c o m p ar ed   to   th tr ad itio n al  L ST o u tp u t.   T o   v alid ate  th r esu lts ,   co m p ar ativ b aselin m o d el  w a s   i m p le m e n ted   u s i n g   t h s a m p r o ce d u r al  s tep s   b u e m p lo y i n g   a n   L ST M - b ased   ar ch itect u r e.   T h a cc u r ac y   m e t r ics  an d   p er f o r m a n ce   s co r es  w er au to m atica ll y   ca lcu lated   an d   g en er ated   b y   t h p r o g r a m   its el f   to   en s u r an   o b j ec tiv co m p ar is o n   b et w ee n   th t w o   m et h o d s .   T h f o llo w i n g   r es u lt s   r ep r esen t th d ir ec t o u tp u t o f   t h i s   co m p ar ativ an al y s i s .           Fig u r 5 .   T h im a g u s ed   to   co m p ar b et w ee n   L ST an d   B L I P     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  4 3 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 2 6 :   547 - 5 5 4   552       Fig u r 6 .   s cr ee n s h o t f o r   th o u tp u t o f   p r o g r a m   i n   P y th o n   p r o g r a m   u s ed   to   co m p ar b et w ee n   L ST an d   B L I P       T ab le  1 .   T h c o m p ar is o n   b et wee n   L ST an d   B L I P   M e t r i c   B a se l i n e   ( C N N + L S T M )   P r o p o se d   ( B L I P   +   F i l t e r i n g )   A c c u r a c y   ( h u m a n   e v a l )   6 2 %   8 8 %   R e d u n d a n c y   r a t e   3 3 %   1 1 %   S e man t i c   r i c h n e ss   L o w   H i g h       5.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   p r esen ted   an   e f f icie n f r a m e w o r k   f o r   s e m a n t ic  v id eo   s u m m ar izatio n   u s i n g   th B L I P   v is io n - lan g u ag m o d el.   B y   tr an s f o r m i n g   v i s u al  k e y f r a m e s   in to   n a tu r al  la n g u a g d escr ip t io n s   a n d   ap p l y in g   a   d u al - s tag r ed u n d an c y   f ilter ,   th s y s te m   s u cc e s s f u ll y   g e n er ated   co n cise  a n d   co n tex t - a w ar s u m m ar ie s .     T h ex p er i m en ta r es u lts ,   i n cl u d in g   co m p ar ati v an a l y s is   w it h   b asel in C NN - L ST m o d el,   d e m o n s tr ated   th at  t h p r o p o s ed   ap p r o ac h   s ig n i f ican tl y   i m p r o v es  s e m an tic  ac cu r ac y   ( r ea ch i n g   8 8 . 7 %)  an d   r ed u ce s   lin g u i s t i c   r ed u n d an c y   b y   ap p r o x i m atel y   3 5 %.   Desp ite   th ese   ac h i ev em en ts ,   t h s tu d y   h as  ce r t ain   lim itat io n s .   T h e   u s o f   f ix e d   2 - s e co n d   s am p lin g   in ter v al  m ay   lead   t o   th e   l o s s   o f   t r an s i en in f o r m atio n   in   h ig h - m o tio n   v i d e o s .   A d d it io n a lly ,   th e   cu r r en m o d el  r el ies s o l ely   o n   v is u a d at w ith o u t in c o r p o r a tin g   au d i o   cu es.   Fu tu r w o r k   w ill f o cu s   o n   d ev elo p in g   an   a d ap tiv e   k ey f r a m ex tr ac ti o n   m eth o d   b ase d   o n   m o ti o n   in ten s ity   an d   i n teg r a tin g   m u lti - m o d al   f e atu r e s   ( au d i o   an d   tex t )   to   p r o v i d e   a   m o r e   c o m p r eh en s iv v i d e o   u n d e r s tan d in g .   Fu r th e r m o r e ,   w aim   to   ev a lu at th s y s tem   o n   la r g e r   b en ch m ar k   d a tase ts   s u ch   as   Su m Me   an d   T VSu m   u s in g   s tan d ar d   m etr ics   lik e   R OUG E   an d   ME T E OR .       ACK NO WL E D G M E NT S   T h au th o r s   w i s h   to   th a n k   Al k ar h   u n iv er s it y   f o r   s cie n ce   a n d   I b n   Sin U n i v er s it y   f o r   Me d ical  an d   P h ar m ac eu t ical  Scie n ce s   f o r   s u p p o r tin g   t h is   r esear c h .       F UNDIN G   I NF O RM AT I O N   T h is   r esear ch   r ec eiv ed   n o   s p ec if ic  g r an f r o m   an y   f u n d in g   a g en c y   in   t h p u b lic,   co m m er cial,     o r   n o t - f o r - p r o f i t secto r s .       AUTHO CO NT RIB UT I O NS ST A T E M E NT   T h is   jo u r n al  u s e s   th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   t o   r ec o g n ize  in d i v id u al  au t h o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Qu d es   M.   B .   A lj ela w y                               Sar ah   S.  Mo h a m m ed                               E n tes s ar   K.   Han o u n                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y si s   I     I n v e st i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i si o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4752       V id eo   s u mma r iz a tio n   u s in g   d e ep   ima g ca p tio n in g   mo d els   ( Qu d es M.   B .   A ljela w y )   553   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E N T   T h au th o r s   d ec lar th at  th e y   h av n o   k n o w n   co m p eti n g   f i n an cial  i n ter est s   o r   p er s o n al  r elatio n s h ip s   th at  co u ld   h a v ap p ea r ed   to   in f l u en ce   t h w o r k   r ep o r ted   in   th is   p ap er .       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h s im u lated   v id eo   d atasets   an d   p y t h o n   s o u r ce   co d es  g en er ated   d u r in g   th cu r r en t   s tu d y   ar av ailab le  f r o m   th co r r esp o n d i n g   a u t h o r   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   V .   N a i r   a n d   G .   E.   H i n t o n ,   R e c t i f i e d   l i n e a r   u n i t i m p r o v e   R e st r i c t e d   B o l t z man n   m a c h i n e s,”   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   2 7 t h   i n t e r n a t i o n a l   c o n f e re n c e   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g   ( I C ML - 1 0 ) ,   2 0 1 0 ,   p p .   8 0 7 8 1 4 .   [ 2 ]   S .   H o c h r e i t e r   a n d   J .   S c h m i d h u b e r ,   L o n g   sh o r t - t e r m e mo r y ,   N e u r a l   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   9 ,   n o .   8 ,   p p .   1 7 3 5 1 7 8 0 ,   N o v .   1 9 9 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 2 / n e c o . 1 9 9 7 . 9 . 8 . 1 7 3 5 .   [ 3 ]   E.   A p o st o l i d i s,   E.   A d a m a n t i d o u ,   A .   I .   M e t sai ,   V .   M e z a r i s,  a n d   I .   P a t r a s,   V i d e o   s u mm a r i z a t i o n   u si n g   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s:     a   su r v e y ,”  Pro c e e d i n g o f   t h e   I EEE ,   v o l .   1 0 9 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 8 3 8 1 8 6 3 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 2 1 . 3 1 1 7 4 7 2 .   [ 4 ]   K .   C h o   e t   a l . ,   L e a r n i n g   p h r a se   r e p r e se n t a t i o n u si n g   R N N   e n c o d e r - d e c o d e r   f o r   st a t i s t i c a l   ma c h i n e   t r a n s l a t i o n .   S e p .   0 3 ,   2 0 1 4 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s/ 1 4 0 6 . 1 0 7 8   [ 5 ]   J.  L e i   e t   a l . ,   L e ss  i M o r e :   C L I P B ER T   f o r   v i d e o - a n d - l a n g u a g e   l e a r n i n g   v i a   sp a r se   sam p l i n g ,   i n   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   I E EE/ C V F   c o n f e re n c e   o n   c o m p u t e r v i si o n   a n d   p a t t e r n   r e c o g n i t i o n ,   2 0 2 1 ,   p p .   7 3 2 7 7 3 3 7 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R 4 6 4 3 7 . 2 0 2 1 . 0 0 7 2 5 .   [ 6 ]   J.  L i ,   D .   L i ,   C .   X i o n g ,   a n d   S .   H o i ,   B L I P :   b o o t st r a p p i n g   l a n g u a g e - i mag e   p r e - t r a i n i n g   f o r   u n i f i e d   v i s i o n - l a n g u a g e   u n d e r st a n d i n g   a n d   g e n e r a t i o n .   F e b .   1 5 ,   2 0 2 2 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s/ 2 2 0 1 . 1 2 0 8 6   [ 7 ]   K .   X u   e t   a l . ,   S h o w ,   a t t e n d   a n d   t e l l :   n e u r a l   i m a g e   c a p t i o n   g e n e r a t i o n   w i t h   v i s u a l   a t t e n t i o n ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   3 2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   2 0 1 5 ,   p p .   2 0 4 8 - 2 0 5 7 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / p r o c e e d i n g s . m l r . p r e s s / v 3 7 / x u c 1 5 . h t m l   [ 8 ]   O .   V i n y a l s,  A .   To sh e v ,   S .   B e n g i o ,   a n d   D .   Er h a n ,   S h o w   a n d   t e l l :   a   n e u r a l   i mag e   c a p t i o n   g e n e r a t o r ,   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   I EE E   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e Vi s i o n   a n d   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VP R) ,   2 0 1 5 ,   p p .   3 1 5 6 3 1 6 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 5 . 7 2 9 8 9 3 5 .   [ 9 ]   J.  D o n a h u e   e t   a l . ,   L o n g - t e r r e c u r r e n t   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k f o r   v i s u a l   r e c o g n i t i o n   a n d   d e scri p t i o n ,   I E EE   T ra n s a c t i o n o n   Pa t t e r n   An a l y si s   a n d   Ma c h i n e   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 9 ,   n o .   4 ,   p p .   6 7 7 6 9 1 ,   A p r .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T P A M I . 2 0 1 6 . 2 5 9 9 1 7 4 .   [ 1 0 ]   A .   K a r p a t h y   a n d   L .   F e i - F e i ,   D e e p   v i su a l - se man t i c   a l i g n me n t f o r   g e n e r a t i n g   i mag e   d e scri p t i o n s,   i n   Pr o c e e d i n g   o f   t h e   I EEE  C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e V i si o n   a n d   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C V PR) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 1 5 ,   p p .   3 1 2 8 - 3 1 3 7 .     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 5 . 7 2 9 8 9 3 2 .   [ 1 1 ]   J.  Jo h n so n ,   A .   K a r p a t h y ,   a n d   L .   F e i - F e i ,   D e n se C a p :   f u l l y   c o n v o l u t i o n a l   l o c a l i z a t i o n   n e t w o r k f o r   d e n se   c a p t i o n i n g ,     i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   I EEE   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   Vi s i o n   a n d   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VPR) ,   2 0 1 6 ,   p p .   4 5 6 5 - 4 5 7 4 .     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 6 . 4 9 4 .   [ 1 2 ]   K .   H e ,   X .   Z h a n g ,   S .   R e n ,   a n d   J.  S u n ,   D e e p   r e si d u a l   l e a r n i n g   f o r   i mag e   r e c o g n i t i o n ,   i n   Pr o c e e d i n g o f   t h e   I EE C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   Vi s i o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VP R) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 1 6 ,   p p .   7 7 0 7 7 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 6 . 9 0 .   [ 1 3 ]   C .   S z e g e d y   e t   a l . ,   G o i n g   d e e p e r   w i t h   c o n v o l u t i o n s,”   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   I EEE  C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e V i si o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VPR) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 1 5 ,   p p .   1 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 5 . 7 2 9 8 5 9 4 .   [ 1 4 ]   K .   S i mo n y a n   a n d   A .   Z i sse r man ,   V e r y   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k f o r   l a r g e - sca l e   i mag e   r e c o g n i t i o n .   A p r .   1 0 ,   2 0 1 5 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s / 1 4 0 9 . 1 5 5 6   [ 1 5 ]   J.  H u a n g   e t   a l . ,   S p e e d / a c c u r a c y   t r a d e - o f f s fo r   mo d e r n   c o n v o l u t i o n a l   o b j e c t   d e t e c t o r s,”   i n   P ro c e e d i n g o f   t h e   I EE C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   Vi s i o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VP R) ,   2 0 1 7 ,   p p .   7 3 1 0 7 3 1 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 7 . 3 5 1 .   [ 1 6 ]   S .   R e n ,   K .   H e ,   R .   G i r sh i c k ,   a n d   J .   S u n ,   F a st e r   R - C N N :   t o w a r d r e a l - t i me   o b j e c t   d e t e c t i o n   w i t h   r e g i o n   p r o p o sa l   n e t w o r k s ,”    I EEE  T ra n s a c t i o n o n   Pa t t e rn   An a l y si a n d   M a c h i n e   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 9 ,   n o .   6 ,   p p .   1 1 3 7 1 1 4 9 ,   J u n .   2 0 1 7 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T P A M I . 2 0 1 6 . 2 5 7 7 0 3 1 .   [ 1 7 ]   J.  R e d mo n ,   S .   D i v v a l a ,   R .   G i r sh i c k ,   a n d   A .   F a r h a d i ,   Y o u   o n l y   l o o k   o n c e :   un i f i e d ,   r e a l - t i me   o b j e c t   d e t e c t i o n ,   i n   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   I EE C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r V i si o n   a n d   Pa t t e r n   R e c o g n i t i o n   ( C VPR) ,   2 0 1 6 ,   p p .   7 7 9 7 8 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 6 . 9 1 .   [ 1 8 ]   W .   L i u   e t   a l . ,   S S D :   si n g l e   sh o t   mu l t i b o x   d e t e c t o r ,   i n   E u r o p e a n   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e V i si o n ,   2 0 1 6 ,   p p .   2 1 3 7 .     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 319 - 4 6 4 4 8 - 0 _ 2 .   [ 1 9 ]   T. - Y .   L i n   e t   a l . ,   M i c r o so f t   C O C O :   c o mm o n   o b j e c t i n   c o n t e x t ,   i n   E u ro p e a n   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e V i si o n ,   2 0 1 4 ,     p p .   7 4 0 7 5 5 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 1 0 6 0 2 - 1 _ 4 8 .   [ 2 0 ]   B .   A .   P l u mm e r ,   L .   W a n g ,   C .   M .   C e r v a n t e s,  J.   C .   C a i c e d o ,   J .   H o c k e n m a i e r ,   a n d   S .   L a z e b n i k ,   F l i c k r 3 0 k   e n t i t i e s:   c o l l e c t i n g   r e g i o n - to - p h r a se   c o r r e sp o n d e n c e s   f o r   r i c h e r   i mag e - to - se n t e n c e   mo d e l s,”   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   Vi s i o n   ( I C C V) ,   2 0 1 5 ,   p p .   2 6 4 1 2 6 4 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C V . 2 0 1 5 . 3 0 3 .   [ 2 1 ]   P .   Y o u n g ,   A .   L a i ,   M .   H o d o sh ,   a n d   J.   H o c k e n ma i e r ,   F r o i mag e   d e scri p t i o n t o   v i su a l   d e n o t a t i o n s:   n e w   si mi l a r i t y   me t r i c f o r   se man t i c   i n f e r e n c e   o v e r   e v e n t   d e scri p t i o n s,   T r a n s a c t i o n o f   t h e   Ass o c i a t i o n   f o r   C o m p u t a t i o n a l   L i n g u i st i c s ,   v o l .   2 ,   p p .   6 7 7 8 ,   D e c .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 2 / t a c l _ a _ 0 0 1 6 6 .   [ 2 2 ]   R .   K r i sh n a   e t   a l . ,   V i su a l   g e n o me :   c o n n e c t i n g   l a n g u a g e   a n d   v i s i o n   u s i n g   c r o w d so u r c e d   d e n se   i m a g e   a n n o t a t i o n s ,     I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   Vi s i o n ,   v o l .   1 2 3 ,   n o .   1 ,   p p .   3 2 7 3 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 2 6 3 - 0 1 6 - 0 9 8 1 - 7.   [ 2 3 ]   P .   S h a r m a ,   N .   D i n g ,   S .   G o o d man ,   a n d   R .   S o r i c u t ,   C o n c e p t u a l   c a p t i o n s:   a   c l e a n e d ,   h y p e r n y m e d ,   i mag e   a l t - t e x t   d a t a se t   f o r   a u t o mat i c   i mag e   c a p t i o n i n g ,   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   5 6 t h   A n n u a l   M e e t i n g   o f   t h e   Asso c i a t i o n   f o r   C o m p u t a t i o n a l   L i n g u i st i c s   ( Vo l u m e   1 :   L o n g   Pa p e rs) ,   S t r o u d sb u r g ,   P A ,   U S A :   A sso c i a t i o n   f o r   C o m p u t a t i o n a l   L i n g u i s t i c s,   2 0 1 8 ,   p p .   2 5 5 6 2 5 6 5 .     d o i :   1 0 . 1 8 6 5 3 / v 1 / P 1 8 - 1 2 3 8 .   [ 2 4 ]   O .   V i n y a l s,  A .   T o sh e v ,   S .   B e n g i o ,   a n d   D .   Er h a n ,   S h o w   a n d   t e l l :   A   n e u r a l   i mag e   c a p t i o n   g e n e r a t o r ,   i n   2 0 1 5   I E EE  C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   Vi s i o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VP R) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 1 5 ,   p p .   3 1 5 6 3 1 6 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 5 . 7 2 9 8 9 3 5 .   [ 2 5 ]   S .   V e n u g o p a l a n ,   M .   R o h r b a c h ,   J.   D o n a h u e ,   R .   M o o n e y ,   T .   D a r r e l l ,   a n d   K .   S a e n k o ,   S e q u e n c e   t o   se q u e n c e   -   v i d e o   t o   t e x t ,     i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   Vi s i o n   ( I C C V) ,   I EEE,   D e c .   2 0 1 5 ,   p p .   4 5 3 4 4 5 4 2 .     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C V . 2 0 1 5 . 5 1 5 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  4 3 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 2 6 :   547 - 5 5 4   554   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Q u d e M .   B .   Alje la w y           se r v e a a n   a ss istan lec tu re w it h in   t h e   F a c u lt y   a t     Al - Ka r k h   Un iv e rsit y   o f   S c ien c e .   S h e   c o m p lete d   h e u n d e rg ra d u a te  stu d ies   in   El e c tri c a l   En g in e e rin g   a A l - M u sta n siriy a h   Un iv e rsit y   in   2 0 1 7 ,   a n d   su b se q u e n tl y   o b tain e d   h e m a ste r’s   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n E n g in e e rin g   f ro m   th e   s a m e   in stit u ti o n   i n   2 0 2 3 Sh c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il q u d e sm b @k u s.e d u . iq .       S a r a h   S a b a h   M o h a m m e d           is  a n   a ss istan lec t u re a f f il iate d   w it h   th e   Un iv e rsity   o Ib n   S i n a   f o M e d ica a n d   P h a rm a c e u ti c a S c ien c e s.  S h e   e a rn e d   h e B. S c .   in   El e c tri c a l   En g in e e rin g   f ro m   A l - M u sta n siri y a h   Un iv e rsity   in   2 0 1 7 ,   f o ll o w e d   b y   a n   M . S c .   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n E n g in e e ri n g   f ro m   th e   sa m e   in stit u ti o n   i n   2 0 2 2 .   He p rim a r y   r e se a rc h   in tere sts  li e   i n   t h e   f ield o f   sig n a p ro c e ss in g   a n d   t h e   d e tec ti o n   o f   w e a k   sig n a ls  w it h in   e n v iro n m e n ts  c h a ra c teriz e d   b y   a   v e r y   lo w   sig n a l - to - n o ise   ra ti o   (S NR).  F o a c a d e m ic  in q u iri e s Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il sa ra h sa b a h 9 4 9 @i b n sin a . e d u . iq .       En te ss a r   K .   H a n o u n           a ss istan lec tu re a A L - K a rk h   u n iv e rsity   f o sc ien c e .   S h e   re c e iv e d   th e   m a ste d e g re e   in   2 0 1 2   i n   c o m p u ter  sc ien c e   f ro m   Ira q Co m m issio n   f o Co m p u ter  a n d   in f o rm a ti c s \ in f o r m a ti c In stit u te  f o P o stg ra d u a te  S t u d ies Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   e n tes sa r. k a ri m @ k u s.e d u . iq .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.