Även om bildfunktioner på låg nivå har visat sig vara effektiva representationer för visuella igenkänningsuppgifter såsom objektigenkänning och scenklassificering, är de otillräckliga för att fånga komplex semantisk betydelse som krävs för att lösa visuella uppgifter på hög nivå såsom upptäckt och igenkänning av multimediahändelser. Erkännande eller hämtning av händelser och aktiviteter kan förbättras om specifika diskriminerande objekt upptäcks i en videosekvens. I detta dokument föreslår vi en bildrepresentation, kallad Detection Bank, baserad på detektionsbilder från ett stort antal fönsterobjektdetektorer där en bild representeras av annan statistik som härletts från dessa upptäckter. Denna representation utvidgas till video genom att sammanställa bildrepresentationer på nyckelramens nivå genom medel- och maxpoolning. Vi visar empiriskt att den fångar in kompletterande information till toppmoderna representationer som Spatial Pyramid Matching och Object Bank. Dessa deskriptorer kombinerade med vår Detection Bank representation betydligt överträffar någon av representationerna ensam på TRECVID MED 2011 uppgifter.
Althoff m.fl. Ref har föreslagit en ny representation vid namn detekteringsbank som lärt sig av ett stort antal objektdetektorer.
Detection Bank: An Object Detection Based Video Representation for Multimedia Event Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}