Medan metoder baserade på påsar med funktioner utmärker sig på låg nivå åtgärd klassificering, de är dåligt lämpade för att erkänna komplexa händelser i video, där konceptbaserade temporal representationer för närvarande dominerar. I detta dokument föreslås en ny representation som fångar den tidsmässiga dynamiken hos inglasade konceptdetektorer på mellannivå för att förbättra den komplexa händelseigenkänningen. Vi uttrycker först varje video som en beställd vektortidsserie, där varje tidssteg består av vektorn som bildas från de konkatenerade konfidenserna hos de förtränade konceptdetektorerna. Vi antar att dynamiken i tidsserier för olika instanser från samma händelseklass, som fångas av enkla linjära dynamiska system (LDS) modeller, sannolikt kommer att vara liknande även om fallen skiljer sig i termer av låg nivå visuella funktioner. Vi föreslår en tvådelad representation bestående av sammansmältning: (1) en singular värde sönderdelning av block Hankel matriser (SSID-S) och (2) en harmonisk signatur (H-S) som beräknas från motsvarande eigen-dynamik matris. Den föreslagna metoden ger flera fördelar jämfört med alternativa tillvägagångssätt: vårt tillvägagångssätt är enkelt att implementera, direkt använder befintliga konceptdetektorer och kan kopplas in i linjära klassificeringsramar. Resultat på standarddatauppsättningar såsom NIST: s TRECVID Multimedia Event Detektion uppgift visar den förbättrade noggrannheten hos den föreslagna metoden.
Bhattacharya m.fl. REF använder en vektor tidsserie representation av videor för att modellera temporal dynamik komplexa åtgärder med hjälp av metoder från linjär dynamisk systemteori.
Recognition of Complex Events: Exploiting Temporal Dynamics between Underlying Concepts
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}