Verket presenterar den tidigaste ansträngningen att automatiskt kommentera de semantiska betydelserna av tidsvideopattem som erhålls genom oövervakade upptäcktsproccser. Detta problem är intressant i dodins där varken perceptuella mönster eller semantiska begrepp har enkla strukturer. Mönstren i video är modellerade med hierarkiska dolda Markov modeller (HHMMj, med effektiva algoritmer för att lära sig parametrarna. Modellens komplexitet och relevanta egenskaper. Betydelserna finns i orden i videons talutdrag. Mönster-word association erhålls via co-occurence analys och statistiska maskinöversättning modeller. Lovande resultat erhålls genom omfattande experiment på 20+ timmar 01' TRECVID nyhetsvideor: videomönster som associerar med distinkta ämnen som el-nitlo och politik identifieras HHMM temporal struktur modell jämförs gynnsamt med en icke-temporal kluster algoritm.
REF presenterar ett tillvägagångssätt för att upptäcka meningsfulla strukturer i video genom oövervakad inlärning av timliga kluster och associera dessa med metadata med hjälp av co-occurrence analys och modeller som liknar maskinöversättning.
Discovering meaningful multimedia patterns with audio-visual concepts and associated text
{'venue': "2004 International Conference on Image Processing, 2004. ICIP '04.", 'journal': "2004 International Conference on Image Processing, 2004. ICIP '04.", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}