Bland de olika typer av semantiska begrepp som modelleras utgör händelserna den största utmaningen när det gäller den beräkningskraft som behövs för att representera den händelse och noggrannhet som kan uppnås genom att modellera den. Vi introducerar en ny visuell funktion på låg nivå som sammanfattar rörelse i ett skott. Denna funktion utnyttjar rörelsevektorer från MPEG-kodad video, och aggregat lokala rörelsevektorer över tid i en matris, som vi kallar en rörelsebild. Den resulterande rörelsebilden är representativ för den totala rörelsen i en videobild, efter att ha komprimerat den tidsmässiga dimensionen och samtidigt bevara den rumsliga beställningen. Bygga rörelse modeller med denna funktion tillåter oss att kombinera kraften i diskriminerande modellering med dynamiken i rörelsen i videobilder som inte kan åstadkommas genom att bygga generativa modeller över en tidsserie av rörelse funktioner från flera ramar i videofilmen. Utvärdering av modeller som byggts med hjälp av flera rörelsebildsfunktioner i datasetet TRECVID 2005 visar att användningen av denna nya rörelsefunktion ger en genomsnittlig förbättring av prestandan för konceptdetektering med 140 % jämfört med befintliga rörelsefunktioner. Dessutom, experiment visar också att när denna rörelse funktion kombineras med statiska funktioner representationer av en enda nyckelframe från skottet såsom färg och textur funktioner, den sammanslagna detektionen resulterar i en förbättring mellan 4 till 12% över fusionen över statiska funktioner ensam.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Algoritmer, Prestanda, Design, Experimentation, Verifiering.
I REF, rörelse vektorer extraheras från MPEG kodade videor och komprimeras för att bilda en rörelse bild.
Classification of video events using 4-dimensional time-compressed motion features
{'venue': "CIVR '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}