从零或极少视频示例学习检测视频事件
机器学习
2015-11-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在这项工作中，我们处理视频中高层事件检测的问题。具体地，我们研究以下具有挑战性的问题：i) 仅从事件的文本描述学习检测视频事件，而不使用任何正视频示例；ii) 额外利用极少正训练样本以及少量“相关”视频。对于仅从事件文本描述学习，我们首先确定一个通用学习框架，然后研究该框架各阶段不同设计选择的影响。对于额外从示例视频学习，当真正正训练样本稀缺时，我们采用支持向量机的一个扩展，该扩展通过对整个训练集中视频的子集自动引入不同权重，从而利用“相关”事件视频。在大规模 TRECVID MED 2014 视频数据集上进行的实验评估提供了所提方法有效性的见解。
引用
@article{arxiv.1511.08032,
title = {Learning to detect video events from zero or very few video examples},
author = {Christos Tzelepis and Damianos Galanopoulos and Vasileios Mezaris and Ioannis Patras},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.08032},
year = {2015}
}
备注
Image and Vision Computing Journal, Elsevier, 2015, accepted for publication