Innehållsbaserad videosökning kan betraktas som en process som använder visuellt innehåll för att återställa den "sanna" rankinglistan från den bullriga som genereras baserat på textinformation. Detta dokument formulerar uttryckligen detta problem i det Bayesianska ramverket, dvs. maximera rangordningen poäng konsekvens bland visuellt liknande videobilder samtidigt minimera rankningsavståndet, vilket representerar oenigheten mellan den objektiva rankinglistan och den ursprungliga textbaserade. I detta dokument föreslås två nya metoder för att mäta rankningsavståndet baserat på oenigheten när det gäller parvisa order, som skiljer sig från befintliga punktvisa rankningsavstånd, som beräknar avståndet i fråga om de enskilda poängen. Specifikt, gångjärnsavstånd straffar paren med omvänd ordning enligt graden av den omvända, medan preferens styrka avstånd ytterligare överväga preferensgrad. Genom att införliva de föreslagna avstånden i optimeringsmålet utvecklas två omklassificeringsmetoder som löses med hjälp av quadratic programmering respektive matris beräkning. Utvärdering av TRECVID-riktmärke för videosökning visar att prestandaförbättringen upp till 21 % för TRECVID 2006 och 61,11 % för TRECVID 2007 uppnås i förhållande till referensvärdet för textsökning. Kategorier och ämnesdeskriptorer H.3.3 [Informationssökning och insamling]: Hämta modeller Algoritmer, Experimentation, Performance * Detta arbete utfördes när Xinmei Tian och Yichen Yang besökte Microsoft Research Asia som forskningsläkare. 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. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. MM '08, 26-31 oktober 2008, Vancouver, British Columbia, Kanada. Upphovsrätt 2008
På senare tid, i REF, ses omplacering som ett globalt optimeringsproblem inom ett Bayesianskt ramverk genom att maximera rankningspoängen med hjälp av visuella likhetsfunktioner (global färgdeskriptor) mellan videobilder och minimera rankningsavståndet baserat på den ursprungliga textbaserade rankingen.
Bayesian video search reranking
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}