I detta dokument presenteras en strategi för storskalig hämtning av händelser. Med tanke på ett videoklipp av en specifik händelse, t.ex. bröllopet av prins William och Kate Middleton, är målet att hämta andra filmer som representerar samma händelse från en datauppsättning på över 100k videor. Vårt tillvägagångssätt kodar ramdeskriptorerna för en video för att gemensamt representera deras utseende och temporal ordning. Den utnyttjar egenskaperna hos cirkulantmatriser för att jämföra videorna i frekvensdomänen. Detta ger en betydande vinst i komplexitet och exakt lokaliserar de matchande delarna av videor. Dessutom utökar vi produktquantization till komplexa vektorer för att komprimera våra deskriptorer, och för att jämföra dem i den komprimerade domänen. Vår metod överträffar toppmoderna både i sökkvalitet och frågetid på två storskaliga videoriktmärken för kopieringsdetektering, TRECVID och CCWEB. Slutligen introducerar vi ett utmanande dataset för hämtning av händelser, EVVE, och rapporterar resultatet på denna dataset.
Revaud, och så vidare. REF kodar ramdeskriptorer gemensamt inom frekvensdomänen samtidigt som tidsföljden bibehålls.
Event Retrieval in Large Video Collections with Circulant Temporal Encoding
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}