Mönsterbrytningsalgoritmer är ofta mycket lättare att tillämpa än kvantitativt bedömda. I detta dokument tar vi upp problemet med mönsterutvärdering genom att titta på både modellernas förmåga och svårigheten med målkoncept. Vi använder fyra olika data mining modeller: frekventa itemset mining, k-means clustring, dolda Markov modell, och hierarkiska dolda Markov modell till min 39 koncept strömmar från en 137-video sändning nyhetssamling från TRECVID-2005. Vi antar att de upptäckta mönstren kan avslöja semantik utanför inmatningsutrymmet, och därmed utvärdera mönstren mot ett mycket större konceptutrymme som innehåller 192 begrepp som definieras av LSCOM. Resultaten visar att HHMM har den bästa genomsnittliga förutsägelsen bland alla modeller, men olika modeller verkar utmärka sig i olika begrepp beroende på begreppet tidigare och det ontologiska förhållandet. Resultaten visar också att majoriteten av målbegreppen är bättre förutsagda med tids- eller kombinationshypoteser, och det finns nya begrepp som inte ingår i det ursprungliga lexikonet. I detta dokument presenteras den första satsningen på tidsmönsterbrytning i det stora konceptutrymmet. Det finns många lovande riktningar för att använda konceptbrytning för att skapa bättre konceptdetektorer eller för att vägleda designen av multimedia ontologi.
I REF studerar Xie och Chang olika databrytningsmetoder för statisk och tidsbunden gruvdrift av storskaliga multimedia ontologier.
Pattern Mining in Visual Concept Streams
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}