Abstract-I detta dokument föreslår vi en automatisk videosökningsmetod baserad på konceptdetektorer på hög nivå. Forskning inom videoanalys har nått den punkt där över 100 konceptdetektorer kan läras på ett generiskt sätt, om än med blandad prestanda. En sådan uppsättning av detektorer är fortfarande mycket liten jämfört med ontologier som syftar till att fånga den fullständiga vokabulär en användare har. Vi strävar efter att kasta en bro mellan de två fälten genom att bygga en multimedia tesaurus, d.v.s. en uppsättning maskininlärda konceptdetektorer som är berikade med semantiska beskrivningar och semantisk struktur från WordNet. Med tanke på en multimodal användarfråga identifierar vi tre strategier för att välja en relevant detektor från denna tesaurus, nämligen: textmatchning, ontologiförfrågan och semantisk visuell fråga. Vi utvärderar metoderna mot den automatiska sökuppgiften i TRECVID 2005 video hämtning riktmärke, med hjälp av ett nyhetsvideoarkiv på 85 timmar i kombination med en tesaurus av 363 maskininlärda koncept detektorer. Vi bedömer hur storleken på tesaurusen påverkar videosökningens prestanda, utvärderar och jämför de multimodala urvalsstrategierna för konceptdetektorer och diskuterar slutligen deras kombinerade potential med hjälp av orakelfusion. Den uppsättning frågor i TRECVID 2005 corpus är för liten för att vi ska vara definitiva i våra slutsatser, men resultaten tyder på lovande nya forskningslinjer. Index Terms-Concept lärande, innehållsanalys och indexering, kunskapsmodellering, multimedia informationssystem, video hämtning.
Snoek m.fl. I REF föreslogs en metod baserad på en uppsättning konceptdetektorer, i syfte att överbrygga den semantiska klyftan mellan visuella egenskaper och koncept på hög nivå.
Adding Semantics to Detectors for Video Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}