Abstrakt. Vi presenterar en metod för gruvdrift ofta förekommande objekt och scener från videor. Objektkandidater upptäcks genom att hitta återkommande rumsliga arrangemang av affine covariant regioner. Vår gruvmetod är baserad på klassen frekventa itemet mining algoritmer, som har visat sin effektivitet inom andra områden, men inte har tillämpats på video mining tidigare. I detta arbete visar vi hur man uttrycker vektorkvantiserade funktioner och deras rumsliga relationer som objektenheter. Dessutom introduceras en snabbrörelsesegmenteringsmetod som ett uppmärksamhetsfilter för gruvalgoritmen. Resultaten visas på verkliga världen data som består av musik videoklipp.
Data mining metoder har tillämpats på video mining av återkommande objekt och scener i videor (av cirka 1500 nyckelramar) i REF.
Video Mining with Frequent Itemset Configurations
{'venue': 'CIVR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}