Videohämtning kan göras genom att rangordna proverna efter deras sannolikhetspoäng som förutspåddes av klassificeringsföretagen. Det är ofta möjligt att förbättra hämtningsprestandan genom att omvärdera proverna. I detta dokument föreslog vi en ny rangordningsmetod som förbättrar prestandan för semantisk video indexering och hämtning, genom att omvärdera poängen av bilderna genom homogenitet och arten av den video de tillhör. Jämfört med tidigare verk ger den föreslagna metoden en ram för omplaceringen via den homogena fördelningen av videobilders innehåll i en temporal sekvens. De experimentella resultaten visade att den föreslagna omplaceringsmetoden kunde förbättra systemets prestanda med ca 18% i genomsnitt på TRECVID 2010 semantisk indexering uppgift, videosamling med homogent innehåll. För TRECVID 2008, när det gäller samlingar av videor med icke-homogent innehåll, förbättrades systemets prestanda med cirka 11-13 %.
Arbetet i REF förbättrade MAP på en semantisk indexering och hämtning uppgift genom att omrangera en inledande video skott poäng, med hjälp av en modell som anser homogeniteten i den video som den tillhör.
Re-ranking by local re-scoring for video indexing and retrieval
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}