SenseCam är en bärbar kamera som passivt fångar cirka 3000 bilder per dag, vilket motsvarar nästan en miljon bilder per år. Det används för att skapa en personlig visuell inspelning av bärarens liv och genererar information som kan vara till hjälp som ett mänskligt minne hjälpmedel. För att en så stor mängd visuell information ska vara till någon nytta, är det accepterat att den bör struktureras in i "händelser", av vilka det finns cirka 8.000 under en bärares genomsnittsår. Vid automatisk segmentering av SenseCam-avbildningar i händelser är det då användbart för användare att lokalisera andra händelser som liknar en given händelse t.ex. "Vilka andra gånger gick jag i parken?"Visa mig andra evenemang när jag var på restaurang." På två datauppsättningar på 240k och 1,8M bilder som innehåller ämnen med en mängd olika informationsbehov, utvärderar vi fusionen av MPEG-7, SIFT och SURF innehållsbaserad hämtning tekniker för att ta itu med problemet händelsesökning. Vi har funnit att vår föreslagna fusionsstrategi av MPEG-7 och SURF erbjuder en förbättring på att använda någon av dessa källor eller SIFT individuellt, och vi har också visat hur en lifelog händelse modelleras har en stor effekt på hämtningen prestanda.
Fusion (baseline fusion och poängfusion) av MPEG-7, SIFT och SURF utforskas och utvärderas också i REF för att ta itu med innehållsbaserad händelsesökning.
Combining image descriptors to effectively retrieve events from visual lifelogs
{'venue': "MIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}