Abstrakt. I detta dokument föreslås en ontologidriven metod för semantisk analys av video. Detta tillvägagångssätt bygger på en ontologiinfrastruktur och i synnerhet en multimedia ontologi som bygger på begreppen Visual Information Object (VIO) och Multimedia Information Object (MMIO). Den senare utgör förlängningar av designmönstret Information Object (IO), som tidigare föreslagits för att förfina och utvidga DOLCE-kärnan ontologi. Denna multimedia ontologi, tillsammans med de mer domänspecifika delarna av den utvecklade kunskapsinfrastrukturen, stöder analysen av videomaterial, modellerar innehållet skikt av video, och definierar generiska såväl som domänspecifika begrepp vars detektion är viktigt för analys och beskrivning av video av den angivna domänen. Den videobehandling på signalnivå som är nödvändig för att koppla den utvecklade ontologiinfrastrukturen till signaldomänen omfattar kombinerad användning av en temporal och en rumslig segmenteringsalgoritm, en skiktstruktur av Support Vector Machines (SVMs)-baserade klassiatorer och en klassificeringsfusionsmekanism. En genetisk algoritm (GA) införs för att optimera den utförda informationsfusion steg. Dessa bearbetningsmetoder stöder nedbrytningen av visuell information, såsom den specificeras av multimedia ontologin, och upptäckten av de definierade domänspecifika begrepp som varje videosignal, behandlad som en VIO, är relaterad till. Experimentella resultat inom området katastrofnyheter visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Papadopoulos m.fl. REF föreslog en genetisk algoritm för optimering av storleken på varje ontologielement (t.ex. koncept).
Ontology-Driven Semantic Video Analysis Using Visual Information Objects
{'venue': 'SAMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}