Analys och upptäckt av komplexa händelser i videor kräver en semantisk representation av videoinnehållet. Befintliga video semantiska representationsmetoder kräver vanligtvis att användare pre-definiera ett uttömmande koncept lexikon och manuellt kommentera förekomsten av begreppen i varje video, som är ogenomförbart för verkliga video händelsedetekteringsproblem. I detta dokument föreslår vi ett automatiskt semantiskt system för att upptäcka begrepp genom att utnyttja Internetbilder och tillhörande taggar. Med tanke på en målhändelse och dess textbeskrivningar, kryper vi in i en samling bilder och tillhörande taggar genom att utföra textbaserad bildsökning med substantiv och verbpar extraherade från händelsen textbeskrivningar. Systemet identifierar först kandidatbegreppen för en händelse genom att mäta om en tagg är ett meningsfullt ord och visuellt detekterbara. Därefter byggs en visuell konceptmodell för varje kandidatkoncept med hjälp av en SVM-klassificering med probabilistisk utgång. Slutligen tillämpas konceptmodellerna för att generera konceptbaserade videorepresentationer. Vi använder TRECVID Multimedia Event Detection (MED) 2013 som vår video testuppsättning och krypa 400K Flickr bilder för att automatiskt upptäcka 2, 000 visuella koncept. Vi visar betydande resultatvinster med den föreslagna metoden för upptäckt av koncept över olika uppgifter för upptäckt av videohändelser, inklusive övervakad händelsemodellering över konceptutrymme och semantisk baserad hämtning med nollbilder utan övningsexempel. Viktigt, Vi visar den föreslagna metoden för automatisk koncept upptäckt överträffar andra välkända koncept bibliotek byggmetoder såsom Classemes och ImageNet med stor marginal (228%) i noll-shot händelse hämtning. Slutligen bekräftar också människans subjektiva utvärdering att den föreslagna metoden är klart överlägsen när det gäller att upptäcka begrepp för händelserepresentation.
Chen och Al. REF använder Flickr-taggar för att upptäcka begrepp för en händelse och tillhörande textbeskrivning.
Event-Driven Semantic Concept Discovery by Exploiting Weakly Tagged Internet Images
{'venue': 'ICMR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}