Detta dokument handlar om att upptäcka och segmentera inbördes relaterade händelser som förekommer i utmanande videor med rörelse oskärpa, ocklusioner, dynamiska bakgrunder och saknade observationer. Vi hävdar att holistiskt resonemang om tidsintervaller av händelser, och deras temporal begränsningar är avgörande inom sådana områden för att övervinna det buller som ingår i låg nivå video representationer. För detta ändamål är vårt första bidrag formuleringen av probabilistisk händelselogik (PEL) för att representera tidsmässiga begränsningar bland händelser. En PEL-kunskapsbas består av konfidensviktade formler från en temporal händelselogik, och specificerar en gemensam fördelning över händelsetidsintervallen för alla händelser. Vårt andra bidrag är en MAP inference algoritm för PEL som behandlar skalbarhet frågan om resonemang om ett enormt antal tidsintervall och deras begränsningar i en typisk video. Specifikt, vår algoritm utnyttjar spänn-interval datastruktur för kompakt representera och manipulera hela uppsättningar av tidsintervall utan att räkna upp dem. Våra experiment med att tolka basketvideor visar att PEL-inferens tillsammans kan upptäcka händelser och identifiera deras tidsintervaller, baserat på bullriga ingångar från primitiva händelsers detektorer.
I REF har författare presenterat en probabilistisk händelselogik (PEL) som använder viktade händelse-logiska formler för att representera probabilistiska begränsningar bland händelser.
Probabilistic event logic for interval-based event recognition
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}