I detta arbete studerar vi systematiskt problemet med visuell händelseigenkänning i okonstruerade nyhetsvideosekvenser. Vi antar den diskriminerande kärnan-baserade metoden för vilken videoklipp likhet spelar en viktig roll. För det första representerar vi ett videoklipp som en påse med ordningslösa deskriptorer som extraheras från alla ingående ramar och tillämpar Earth Mover's Distance (EMD) för att integrera likheter mellan ramar från två klipp. När vi observerar att ett videoklipp vanligtvis består av flera sub-clips som motsvarar händelseutveckling över tid, bygger vi vidare en multilevel temporal pyramid. På varje pyramidnivå integrerar vi informationen från olika sub-clips med Integer-värdekonspirerade EMD för att uttryckligen anpassa sub-clipsen. Genom att samla informationen från de olika pyramidnivåerna utvecklar vi Temporally Aligned Pyramid Matching (TAPM) för att mäta videolikhet. Vi utför omfattande experiment på Trecvid 2005 corpus, som innehåller mer än 6.800 klipp. Våra experiment visar att 1) TAPM multi-level metod klart överträffar en nivå EMD, och 2) en nivå EMD överträffar med en stor marginal (43,0% i genomsnittlig genomsnittlig precision) grundläggande detektionsmetoder som endast använder en enda nyckel-ram. Omfattande analys av resultaten avslöjar också en intuitiv tolkning av subclip anpassning på olika nivåer.
I REF är ett videoklipp representerat som en påse av deskriptorer från alla de ingående ramar.
Visual Event Recognition in News Video using Kernel Methods with Multi-Level Temporal Alignment
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}