Händelsedetektering är en ny och utmanande uppgift. Syftet är att hämta relevanta videor med en händelsebeskrivning. En uppsättning utbildningsexempel i samband med evenemangen ges i allmänhet också, eftersom det inte är möjligt att hämta relevanta videor från enbart textförfrågningar. Tidiga försök att upptäcka händelser baseras på lågnivåfunktioner. Högnivåfunktioner som koncept för händelsedetektering har införts som ett alternativ till lågnivåfunktioner eftersom högnivåfunktioner ger semantiskt rikare information. I detta arbete fokuserar vi på objektbaserade koncept och utnyttjar deras beroenden med hjälp av en Markov Random Field (MRF)-baserad modell för händelsedetektering. Detta gör att vi kan modellera sannolikheten för begrepp, antingen parvis eller individuellt, som finns i videorna. Här föreslår vi en metod som integrerar de starka sidorna av begrepp och MRF-baserad modell för händelsedetektering uppgift. Vi utvärderar våra modeller på en Multimedia Event Detection (MED) dataset från NIST 2011 TRECVID Multimedia, som består av cirka 45 000 okonstruerade videor. Denna typ av arbete är fördelaktigt från flera håll. För det första fokuserar vi på uppgiften att konceptbaserad händelsedetektering med hjälp av ett mycket stort antal okonstruerade Youtube-videor. För det andra introducerar vi tillämpningen av MRF:s för händelsedetekteringsändamål, vilket ytterligare kan förbättras genom att införliva andra funktioner eller tidsrelaterad information. Äntligen men inte betyder minst, utnyttjar vi förekomsten och samtidig förekomst av objektbaserade koncept för händelsedetektering som gör det möjligt för oss att avslöja interaktioner av sådana begrepp i videonivån. Experimentella resultat visar att avslöjandet av dessa interaktioner ger lovande händelsedetekteringsresultat.
Can och Manmatha REF har arbetat med att bryta beroendet av objektbaserade koncept i videonivån med hjälp av en Markov slumpmässig fältbaserad modell, vilket leder till en diskriminerande representation för MED.
Modeling Concept Dependencies for Event Detection
{'venue': 'ICMR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}