Abstrakt. När människor får en enda statisk bild kan de inte bara tolka det ögonblickliga innehåll som fångas upp av bilden, utan de kan också dra slutsatsen att det finns en kedja av dynamiska händelser som sannolikt kommer att inträffa inom en nära framtid. På liknande sätt, när en människa observerar en kort video, är det lätt att avgöra om händelsen som äger rum i videon är normal eller oväntad, även om videon skildrar en okänd plats för betraktaren. Detta står i kontrast till arbetet med övervakning och upptäckt av avvikande händelser, där modellerna förlitar sig på tusentals timmars videoinspelning på en enda plats för att identifiera vad som utgör en ovanlig händelse. I detta arbete presenterar vi en enkel metod för att identifiera videor med ovanliga händelser i en stor samling korta videoklipp. Algoritmen är inspirerad av nya metoder i datorseende som bygger på stora databaser. I detta arbete visar vi hur vi, beroende på stora samlingar av videor, kan hämta andra videor som liknar frågan för att bygga en enkel modell av fördelningen av förväntade rörelser för frågan. Följaktligen kan modellen utvärdera hur ovanlig videon är samt göra händelseförutsägelser. Vi visar hur en mycket enkel hämtningsmodell kan ge tillförlitliga resultat.
Nyligen, i REF som bygger på stora samlingar av videor, en enkel modell av fördelningen av förväntade rörelser byggs med hjälp av banor av nyckelpunkter för händelseförutsägelse.
A data-driven approach for event prediction
{'venue': 'Computer Vision–ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}