Abstract-Based on the local keypoints extrahered as framträdande bild patchs, en bild kan beskrivas som en "bag-of-visual-words (BoW)" och denna representation har verkat lovande för objekt och scenklassificering. Prestandan hos BoW-funktioner i semantisk konceptdetektering för storskaliga multimediadatabaser är föremål för olika representationsval. I detta dokument genomför vi en omfattande studie om representationsval av BoW, inklusive ordförrådsstorlek, viktningsschema, stoppa ordborttagning, funktionsval, rumslig information och visuellt bigram. Vi erbjuder praktiska insikter i hur man optimerar BoW:s prestanda genom att välja lämpliga representationsval. För viktningssystemet utvecklar vi en mjukviktningsmetod för att bedöma betydelsen av ett visuellt ord för en bild. Vi visar experimentellt att de mjukviktande överträffar andra populära viktningssystem som TF-IDF med stor marginal. Våra omfattande experiment på TRECVID datauppsättningar visar också att BoW funktionen ensam, med lämpliga representation val, redan producerar mycket konkurrenskraftiga koncept detektion prestanda. Baserat på våra empiriska rön använder vi oss vidare av vår metod för att upptäcka en stor uppsättning av 374 semantiska begrepp. Detektorerna, liksom funktionerna och detektionspoängen på flera nya referensdatamängder, släpps ut till multimediagemenskapen.
Jiang m.fl. REF använde funktionerna bag-of-visual-words (BoW) för att representera nyckelpunkter i bilder för semantisk konceptdetektering.
Representations of Keypoint-Based Semantic Concept Detection: A Comprehensive Study
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}