Abstract-Traditional skiss-baserade bild- eller videosöksystem förlitar sig på maskininlärning koncept som sin kärnteknik. I många tillämpningar är dock maskininlärning i sig opraktisk eftersom videor kanske inte är semantiskt kommenterade tillräckligt, det kan finnas en brist på lämpliga utbildningsdata, och användarens sökkrav kan ofta förändras för olika uppgifter. I detta arbete utvecklar vi ett visuellt analyssystem som övervinner bristerna i det traditionella tillvägagångssättet. Vi använder oss av ett skissbaserat gränssnitt för att göra det möjligt för användare att ange sökkrav på ett flexibelt sätt utan att vara beroende av semantisk notering. Vi använder aktivt maskininlärning för att träna olika analytiska modeller för olika typer av sökkrav. Vi använder visualisering för att underlätta kunskapsupptäckt i de olika stadierna av visuell analys. Detta inkluderar att visualisera parameterutrymmet för den utbildade modellen, visualisera sökytan för att stödja interaktiv surfning, visualisera candidature sökresultat för att stödja snabb interaktion för aktivt lärande samtidigt minimera tittar på videor, och visualisera aggregerad information om sökresultaten. Vi demonstrerar systemet för att söka spatiotemporala attribut från sportvideo för att identifiera viktiga fall av laget och spelarens prestanda.
Legg m.fl. REF föreslår användning av aktivt lärande för att underlätta förståelse och analys av videosökning, och som ett sätt att förfina sökresultat baserat på osäkra skissbaserade frågor.
Transformation of an Uncertain Video Search Pipeline to a Sketch-Based Visual Analytics Loop
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}