Abstract-Vi överväger problemet med händelsedetektering i video för scenarier där endast ett fåtal, eller till och med noll, exempel finns tillgängliga för utbildning. För denna utmanande miljö förlitar sig de förhärskande lösningarna i litteraturen på en semantisk videorepresentation som erhålls från tusentals pretränade konceptdetektorer. Annorlunda jämfört med befintligt arbete föreslår vi en ny semantisk videorepresentation som baseras på fritt tillgängliga sociala taggade videor, utan behov av att utbilda några mellanliggande konceptdetektorer. Vi introducerar en enkel algoritm som sprider taggar från en videos närmaste grannar, liknande i andemening som de som används för bildsökning, men omforma den för video händelse upptäckt genom att inkludera video källa uppsättning förfining och variera video tag uppdrag. Vi kallar vår strategi TagBook och studera dess konstruktion, beskrivande och detektion prestanda på TRECVID 2013 och 2014 multimedia händelse detektionsdata och Columbia Consumer Video dataset. Trots sin enkla karaktär, den föreslagna TagBook video representation är anmärkningsvärt effektiv för få exempel och noll exempel händelsedetektering, även överträffar mycket senaste state-of-the-art alternativ bygger på övervakade representationer.
Mazloom m.fl. REF lär sig en video deskriptor baserad på taggar av sina närmaste grannar i en stor samling av sociala taggade videor.
TagBook: A Semantic Video Representation Without Supervision for Event Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}