Konceptbaserad videorepresentation har visat sig vara effektiv vid komplex händelsedetektering. Befintliga metoder antingen manuellt utforma koncept eller direkt anta konceptbibliotek som inte är särskilt utformade för evenemang. I detta dokument föreslår vi att man bygger Concept Bank, det största konceptbiblioteket bestående av 4, 876 koncept som är särskilt utformade för att täcka 631 verkliga händelser. För att bygga Concept Bank samlar vi först ihop en omfattande händelsesamling från WikiHow, ett samarbetsprojekt som syftar till att bygga världens största manual för alla tänkbara How-To-evenemang. För varje händelse söker vi sedan igenom Flickr och upptäcker relevanta begrepp från taggarna på de returnerade bilderna. Vi tränar en Multipel Kernel Linjär SVM för varje upptäckt koncept som konceptdetektor i Concept Bank. Vi organiserar koncepten i en femlagers trädstruktur, där noderna på högre nivå motsvarar händelsekategorierna medan bladnoderna är de händelsespecifika begrepp som upptäckts för varje händelse. Baserat på sådan träd ontologi utvecklar vi en semantisk matchningsmetod för att välja relevanta koncept för varje texthändelsefråga, och sedan tillämpa motsvarande konceptdetektorer för att generera konceptbaserade videorepresentationer. Vi använder TRECVID Multimedia Event Detection 2013 och Columbia Consumer Video open source händelser definitioner och videor som våra testuppsättningar och visa mycket lovande resultat på två video händelse detektion uppgifter: händelsemodellering över koncept utrymme och noll-shot händelse hämtning. Såvitt vi vet är detta det största konceptbiblioteket som täcker det största antalet verkliga händelser.
Cui m.fl. REF föreslår Concept Bank som består av händelser från WikiHow och koncept från Flickr-taggar.
Building A Large Concept Bank for Representing Events in Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}