I detta dokument tar vi itu med problemet med att förstå den tidsmässiga strukturen hos komplexa händelser i mycket varierande videor som hämtas från Internet. Mot detta mål använder vi en villkorlig modell tränad i ett maxmarginalramverk som automatiskt kan upptäcka diskriminativa och intressanta segment av video, samtidigt som vi uppnår konkurrenskraftiga noggrannheter i svåra detekterings- och igenkänningsuppgifter. Vi introducerar latenta variabler över ramen för en video, och tillåter vår algoritm att upptäcka och tilldela sekvenser av tillstånd som är mest diskriminerande för händelsen. Vår modell är baserad på den döljda Markov-modellen, och modellernas durationer av stater utöver övergångarna mellan stater. Enkelheten i vår modell gör att vi kan utföra snabba, exakta slutsatser med hjälp av dynamisk programmering, vilket är oerhört viktigt när vi sätter våra sikten på att kunna bearbeta ett mycket stort antal videor snabbt och effektivt. Vi visar lovande resultat på Olympic Sports dataset [16] och 2011 TRECVID Multimedia Event Detection uppgift [18]. Vi illustrerar och visualiserar också vår modells semantiska förståelseförmåga.
Arbetet i REF modellerar en komplex aktivitet av en döljd Markov-modell med variabel varaktighet på lika långa tidssegment.
Learning latent temporal structure for complex event detection
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}