Abstrakt. Microsoft SenseCam är en liten lätt bärbar kamera som används för att passivt fånga foton och andra sensoravläsningar från en användares dagliga aktiviteter. Den kan fånga upp till 3.000 bilder per dag, vilket motsvarar nästan 1 miljon bilder per år. Det används för att hjälpa minnet genom att skapa en personlig multimedialivslogg, eller visuell inspelning av bärarens liv. Men den rena volymen av bilddata som fångas i en visuell livslogg skapar ett antal utmaningar, särskilt för att lokalisera relevant innehåll. I detta arbete utforskar vi tillämpligheten av semantisk konceptdetektering, en metod som ofta används inom videosökning, på den nya domänen visuella livsloggar. En konceptdetektor modellerar överensstämmelsen mellan visuella funktioner på låg nivå och semantiska koncept på hög nivå (t.ex. inomhus, utomhus, människor, byggnader osv.) Använda övervakad maskininlärning. Genom att göra det bestämmer det sannolikheten för ett koncepts närvaro. Vi tillämpar detektion av 27 vardagliga semantiska koncept på en lifelog-kollektion som består av 257,518 SenseCam-bilder från 5 användare. Resultaten utvärderades sedan på en delmängd av 95 907 bilder, för att bestämma precisionen för detektion av varje semantiskt koncept och för att dra några intressanta slutsatser om livsstilen för dessa 5 användare. Vi presenterar även framtida tillämpningar av konceptdetektering inom livstidsloggningsområdet.
Författare i REF använde lågnivåfunktioner i SenseCam-bilder för att definiera semantiska koncept på hög nivå såsom ätande, väg, himmel, kontor osv.
Validating the detection of everyday concepts in visual lifelogs
{'venue': 'In submission', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Chemistry']}