De flesta av de state-of-art metoder för Query-by-Exemple (QBE) video hämtning bygger på Bag-of-visual-Words (BovW) representation av visuellt innehåll. Den bortser dock från den rumsliga-temporella informationen, som är viktig för likhetsmätning mellan videor. Direkt införlivande av sådan information i videodatarepresentationen för en storskalig datamängd är beräknings dyrt när det gäller lagring och likhetsmätning. Det är också statiskt oavsett förändringen av diskriminerande kraften i visuella ord för olika frågor. För att ta itu med dessa begränsningar föreslår vi i detta dokument att man upptäcker rumsliga-temporala korrelationer (STC) som införts av frågeexemplet för att förbättra BovW-modellen för videohämtning. STC, när det gäller rumslig närhet och relativ rörelsekonsekvens mellan olika visuella ord, är avgörande för att identifiera den diskriminerande kraften hos de visuella orden. Vi utvecklar en ny teknik för att betona de mest diskriminerande visuella orden för likhetsmätning, och införliva denna STC-baserade metod i standard inverterad indexarkitektur. Vår strategi utvärderas på TRECVID2002 och CC WEB VIDEO dataset för två typiska QBE video hämtning uppgifter respektive. De experimentella resultaten visar att det avsevärt förbättrar BovW-modellen samt en toppmodern metod som också använder rumslig-temporal information för QBE-videohämtning.
REF integrerade den rumsliga och tidsmässiga informationen med BoW-modellen för att avsevärt förbättra beräkningseffektiviteten.
Improving bag-of-visual-words model with spatial-temporal correlation for video retrieval
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}