Abstract-This paper beskriver ett original tillvägagångssätt för innehållsbaserad videoindexering och hämtning. Vi strävar efter att ge en global tolkning av det dynamiska innehållet i videobilder utan föregående rörelsesegmentering och utan användning av täta optiska flödesfält. I detta syfte utnyttjar vi den spatio-temporala fördelningen, inom ett skott, av lämpliga lokala rörelserelaterade mätningar som härrör från spatio-temporala derivat av intensitetsfunktionen. Dessa distributioner representeras sedan av kausala Gibbs-modeller. För att vara oberoende av kamerans rörelse beräknas rörelserelaterade mätningar i den bildsekvens som genereras genom att kompensera den uppskattade dominerande bildrörelsen i den ursprungliga sekvensen. Den statistiska modelleringsram som övervägs gör det möjligt att göra en exakt beräkning av den villkorliga sannolikheten för ett videospel som hör till en viss rörelse eller mer allmänt till en aktivitetsklass. Denna egenskap gör det möjligt för oss att utveckla en allmän statistisk ram för videoindexering och hämtning med fråge-för-exempel. Vi bygger en hierarkisk struktur av den bearbetade videodatabasen enligt rörelseinnehåll likhet. Detta resulterar i ett binärt träd där varje nod är associerad med ett uppskattat orsakssamband Gibbs modell. Vi betraktar en likhetsåtgärd inspirerad av Kullback-Leibler divergens. Därefter, hämtning med fråge-för-exempel utförs genom detta binära träd med hjälp av den maximala en posteriori (MAP) kriterium. Vi har fått lovande resultat på en uppsättning av olika verkliga bildsekvenser.
De probabilistiska modeller som utformats i REF antar en kausal formulering av problemet, eftersom beräkningen av normaliseringskonstanten av den villkorade sannolikheten då är enkel och även explicit.
Nonparametric Motion Characterization Using Causal Probabilistic Models for Video Indexing and Retrieval
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}