Abstract-Användningen av videodata kräver metoder för att kunna extrahera information på hög nivå från bilderna. Videosammanfattning, videosökning eller videoövervakning är exempel på tillämpningar. I det här dokumentet tar vi itu med det utmanande problemet med att känna igen dynamiskt videoinnehåll från lågnivåfunktioner. Vi använder oss av en statistisk metod som omfattar modellering, (övervakad) inlärning och klassificeringsfrågor. På grund av mångfalden av videoinnehåll (även för en viss klass av händelser), måste vi utforma lämpliga modeller för visuell rörelse och lära dem från videor. Vi har definierat ursprungliga parsimoniska globala probabilistiska rörelsemodeller, både för den dominerande bildrörelsen (som antas bero på kamerans rörelse) och den kvarvarande bildrörelsen (relaterad till scenrörelse). Rörelsemätningar inkluderar affina rörelsemodeller för att fånga kamerans rörelse och lokala rörelsefunktioner på låg nivå för att ta hänsyn till scenrörelser. Motionsinlärning och erkännande löses med hjälp av kriterier för maximal sannolikhet. För att bekräfta intresset för det föreslagna ramverket för rörelsemodellering och erkännande rapporterar vi dynamiska innehållsigenkänningsresultat på sportvideor.
För att ta hänsyn till kamerarörelse definierar REF globala probabilistiska rörelsemodeller för både den dominerande bildrörelsen (som antas bero på kamerarörelse) och den kvarvarande bildrörelsen (som är relaterad till scenrörelse) för att känna igen dynamiskt videoinnehåll.
Recognition of Dynamic Video Contents With Global Probabilistic Models of Visual Motion
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}