Händelsespecifika begrepp är de semantiska begrepp som är särskilt utformade för evenemang av intresse, som kan användas som en mellannivå representation av komplexa händelser i videor. Befintliga metoder fokuserar endast på att definiera händelsespecifika begrepp för ett litet antal fördefinierade händelser, men kan inte hantera nya osedda händelser. Detta motiverar oss att bygga ett storskaligt konceptbibliotek som täcker så många verkliga händelser och deras koncept som möjligt. Speciellt väljer vi WikiHow, ett onlineforum som innehåller ett stort antal artiklar om händelser i människans dagliga liv. Vi utför en grov-till-fin händelse upptäckt process och upptäcka 500 händelser från WikiHow artiklar. Sedan använder vi varje händelsenamn som fråga för att söka på YouTube och upptäcka händelsespecifika begrepp från taggarna i returnerade videor. Efter en automatisk filterprocess hamnar vi med 95, 321 videor och 4, 490 koncept. Vi tränar en Convolutional Neural Network (CNN) modell på 95, 321 videor över 500 händelser, och använda modellen för att extrahera djupt lärande funktion från videoinnehåll. Med den inlärda djupinlärningsfunktionen tränar vi 4, 490 binära SVM-klassificeringar som det händelsespecifika konceptbiblioteket. Koncepten och händelserna är ytterligare organiserade i en hierarkisk struktur definierad av WikiHow, och det resulterande konceptbiblioteket kallas EventNet. Slutligen används EventNet-konceptbiblioteket för att generera konceptbaserad representation av evenemangsvideor. Såvitt vi vet representerar EventNet det första videoevenemanget ontologi som organiserar evenemang och deras koncept till en semantisk struktur. Det erbjuder stor potential för hämtning och surfning. Omfattande experiment över noll-shot händelse hämtning uppgift när inga träningsprover finns tillgängliga visar att det föreslagna EventNet konceptbiblioteket konsekvent och betydligt överträffar state-of-the-art (såsom 20K ImageNet koncept tränas med CNN) med stor marginal upp till 207%. Vi kommer också att visa att EventNet struktur kan hjälpa användare att hitta relevanta koncept för nya händelsefrågor som inte kan hanteras väl av konventionell text baserad semantisk analys ensam. Den unika tvåstegsmetoden för första tillämpning av händelsedetekteringsmodeller, följt av upptäckt av händelsespecifika begrepp, ger också stor potential att förbättra effektiviteten och noggrannheten i händelseredovisningen eftersom endast ett mycket litet antal lika bidrag. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från Authoritys@acm.org. Händelsespecifika begreppsklassificeringar måste avfyras efter händelsedetektering.
- Ja, det är jag. REF utökar det tidigare arbetet och föreslår att arrangera evenemang och deras koncept i en hierarki som vi lärt oss av WikiHur artiklar och YouTube-beskrivningar.
EventNet: A Large Scale Structured Concept Library for Complex Event Detection in Video
{'venue': "MM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}