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J-GLOBAL ID：201702244038652722   整理番号：17A1773083

0模範事象検出のための統一的埋め込みおよびメトリック学習【Powered by NICT】

Unified Embedding and Metric Learning for Zero-Exemplar Event Detection

著者 (3件)： Hussein Noureldien ,  Gavves Efstratios ,  Smeulders Arnold W. M.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 2087-2096  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 制約なしビデオにおけるイベント検出は二方法:テキストと視覚を用いたコンテンツベースのビデオ検索として考えられた。新しい事象を記述するテキストが与えられた時,目標はそれに応じて関連するビデオをランク付けすることである。課題である零典型,ビデオ例を新しいイベントに与えられたものでなかった。関連研究は,外部データ源の概念検出器のバンクを訓練した。これらの検出器は試験ビデオのための確信度スコア,ランク付けし検索することを予測した。とは対照的に,視覚およびテキスト表現が埋め込まれている関節空間を学習する。空間を予め定義された事象の確率としての新規事象を投げかける。また,事象とそれに関連したビデオ間の距離を測定するために学習する。著者らのモデルは,公的に利用可能なEventNetにエンドツーエンド訓練した。TRECVIDマルチメディアイベント検出データセットに適用した場合,それはかなりの縁による最新技術を上回った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 等級づけ ,  *録画装置 ,  検出器 ,  エンドツーエンド方式 ,  視覚 ,  マルチメディア
準シソーラス用語： スコア ,  確信度 ,  ビデオ検索 ,  テキスト ,  *メトリック学習 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事象検出 ,  埋め込み ,  メトリック学習