[论文解读] An interactive engine for multilingual video browsing using semantic content

Mohamed Ben Halima, Mohamed Hamroun+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2013

Advanced Image and Video Retrieval Techniques参考文献 7被引用 8

一句话总结

本文提出了一种交互式多语言视频浏览引擎，利用语义内容实现高效的视频检索。它采用模糊加权技术计算视频中概念的隶属度，将音视频数据结构化为（上下文/概念/视频）三元组，并集成相关性反馈以提升多语言环境下的检索准确性。

ABSTRACT

The amount of audio-visual information has increased dramatically with the advent of High Speed Internet. Furthermore, technological advances in recent years in the field of information technology, have simplified the use of video data in various fields by the general public. This made it possible to store large collections of video documents into computer systems. To enable efficient use of these collections, it is necessary to develop tools to facilitate access to these documents and handling them. In this paper we propose a method for indexing and retrieval of video sequences in a video database of large dimension, based on a weighting technique to calculate the degree of membership of a concept in a video also a structuring of the data of the audio-visual (context / concept / video) and a relevance feedback mechanism.

研究动机与目标

• 解决高效访问大规模多语言视频集合的挑战。
• 通过引入语义理解，克服传统基于关键词的视频检索的局限性。
• 使用户能够使用多种语言的自然语言查询来浏览和检索视频。
• 通过迭代相关性反馈机制提升检索准确性。
• 开发一种可扩展的框架，基于语义概念和上下文对视频数据进行组织和查询。

提出的方法

• 应用模糊加权技术计算每个语义概念在视频序列中的隶属度程度。
• 将视频数据结构化为（上下文，概念，视频）三元组，以建模语义关系。
• 集成相关性反馈机制，根据用户交互结果优化搜索结果。
• 通过将语言表达映射到底层语义概念，支持多语言查询。
• 使用多媒体处理流水线提取视觉和音频特征，以实现概念检测。
• 利用语义元数据对视频集合进行索引，以实现快速的概念驱动检索。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用语义内容，实现在大规模视频数据库中的多语言视频浏览？
• RQ2 哪些技术能够通过用户反馈提升视频检索的准确性？
• RQ3 模糊逻辑如何增强视频内容中概念隶属度的表示？
• RQ4 结构化的（上下文/概念/视频）数据建模对检索性能有何影响？
• RQ5 相关性反馈机制是否能显著提升多语言视频搜索中的用户满意度？

主要发现

• 所提出的模糊加权技术能有效量化视频序列中语义概念的相关性。
• （上下文/概念/视频）数据结构能够实现语义相关内容的高效索引与检索。
• 相关性反馈显著提升了检索精度，能够根据用户偏好自适应调整。
• 系统通过将语言表达映射到共享语义概念，支持多语言查询。
• 该框架在包含多样化语言内容的大规模视频数据库中展现出良好的可扩展性和可用性。
• 用户通过相关性反馈参与交互，可更快收敛到期望的视频结果。