Tagging av multimedia innehåll blir allt vanligare som web 2.0 webbplatser, som Flickr och Facebook för bilder, YouTube och Vimeo för videor, har populariserade taggning funktioner bland sina användare. Dessa användargenererade taggar används för att underlätta sökning och utforskning av mediesamlingar, t.ex. använda taggmoln, eller för att hämta multimedieinnehåll. Men inte alla medier är lika taggade av användare: att använda de nuvarande webbläsare är lätt att tagga ett enda foto, och även tagga en del av ett foto, som ett ansikte, har blivit vanligt på webbplatser som Flickr och Facebook. Å andra sidan, taggning en videosekvens är mer komplicerat och tidskrävande, så att användarna bara tagga det totala innehållet i en video. I detta papper presenterar vi en metod för automatisk video annotation som ökar antalet taggar som ursprungligen tillhandahålls av användare, och lokaliserar dem temporalt, associera taggar till tangentramar. Detta tillvägagångssätt utnyttjar kollektiv kunskap inbäddad i användargenererade taggar och webbkällor, och visuell likhet av nyckelramar och bilder som laddas upp till sociala webbplatser som YouTube och Flickr, samt webbbildkällor som Google Images och Bing Images.
I REF föreslog författarna en videosökningsmetod baserad på taggutbredning: givet en indatavideo med användardefinierade taggar, Flickr, Google Images och Bing bryts för att samla bilder med liknande taggar: dessa används för att märka varje temporal segment av videon, så att metoden ökar antalet taggar som ursprungligen föreslogs av användarna, och lokaliserar dem temporalt.
A Data-Driven Approach for Tag Refinement and Localization in Web Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}