多视角度量学习用于多视角视频摘要
计算机视觉与模式识别
2015-11-30 v2 机器学习
多媒体
摘要
传统的视频摘要方法旨在为单视角视频记录生成摘要，因此无法充分利用多视角视频记录中的冗余性。本文提出了一种用于多视角视频摘要的多视角度量学习框架，该框架结合了最大间隔聚类与分歧最小化准则的优点。因此，该学习框架能够找到最佳分离数据的度量，同时迫使所学度量保持数据点之间的原始内在信息（例如几何信息）。借助这样的框架，我们开发了多视角视频摘要问题的系统性解决方案。据我们所知，这是首次从度量学习的角度处理多视角视频摘要。实验证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1405.6434,
title = {Multi-view Metric Learning for Multi-view Video Summarization},
author = {Yanwei Fu and Lingbo Wang and Yanwen Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.6434},
year = {2015}
}