Automatisk video sökordsgenerering är en av de viktigaste ingredienserna i att minska bördan för säkerhetsvakter i att analysera övervakningsvideor. Nyckelord eller attribut väljs i allmänhet manuellt baserat på expertkunskap om övervakning. De flesta befintliga verk syftar främst till antingen övervakade inlärningsmetoder som bygger på omfattande manuell märkning eller hierarkiska probabilistiska modeller som antar att funktionerna extraheras med hjälp av påse-of-words-metoden, vilket begränsar utnyttjandet av de andra funktionerna. För att ta itu med detta, vänder vi vår uppmärksamhet till automatisk attribut upptäckt metoder. Det är dock inte klart vilken automatisk upptäcktsmetod som kan upptäcka de mest meningsfulla attributen. Dessutom har lite forskning gjorts om hur man kan jämföra och välja de bästa automatiska attributen upptäcktsmetoder. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, baserat på den delade struktur som visas bland meningsfulla attribut, som gör det möjligt för oss att jämföra olika automatiska attribut upptäckt metoder. Vi validerar sedan vårt tillvägagångssätt genom att jämföra olika attribut upptäckt metoder som PiCoDeS på två attribut dataset. Utvärderingen visar att vårt tillvägagångssätt kan välja den automatiska upptäcktsmetoden som upptäcker de mest meningsfulla attributen. Vi använder sedan den bästa upptäckten metod för att generera nyckelord för videor inspelade från ett övervakningssystem. Detta arbete visar att det är möjligt att kraftigt minska mängden manuellt arbete med att generera video sökord utan att begränsa oss till en viss video funktion deskriptor. (3) Vad är det frågan om?
I REF föreslås en urvalsmetod för attribut upptäckt metoder för att hjälpa attribut-baserade nyckelord generation för video beskrivning från övervakningssystem.
Determining the best attributes for surveillance video keywords generation
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Identity, Security and Behavior Analysis (ISBA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Identity, Security and Behavior Analysis (ISBA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}