[论文解读] Semantic Modeling and Retrieval of Dance Video Annotations

Rajkumar Kannan, Ramadoss Balakrishnan|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2010

Video Analysis and Summarization参考文献 4被引用 3

一句话总结

本文提出了舞蹈视频内容模型（DVCM），这是一种基于MPEG-7 MDS中视频、镜头、片段、事件和对象概念的语义元模型，用于在多个粒度层次上表示舞蹈视频内容。该模型引入了时间语义关系以推断舞蹈元素之间的语义关联，并采用倒排文件索引加速查询检索，在舞蹈视频注释的包含查询中实现了更高的精确率和召回率。

ABSTRACT

Dance video is one of the important types of narrative videos with semantic rich content. This paper proposes a new meta model, Dance Video Content Model (DVCM) to represent the expressive semantics of the dance videos at multiple granularity levels. The DVCM is designed based on the concepts such as video, shot, segment, event and object, which are the components of MPEG-7 MDS. This paper introduces a new relationship type called Temporal Semantic Relationship to infer the semantic relationships between the dance video objects. Inverted file based index is created to reduce the search time of the dance queries. The effectiveness of containment queries using precision and recall is depicted. Keywords: Dance Video Annotations, Effectiveness Metrics, Metamodeling, Temporal Semantic Relationships.

研究动机与目标

• 为解决使用结构化建模在叙事性舞蹈视频中表示丰富语义内容的挑战。
• 使用MPEG-7 MDS概念，在视频、镜头、片段、事件和对象等多个粒度层次上建模舞蹈语义。
• 定义一种新型关系类型——时间语义关系，以捕捉舞蹈视频对象之间的语义依赖。
• 通过基于倒排文件的索引机制，减少舞蹈视频检索中的查询响应时间。
• 使用精确率和召回率指标评估包含查询的检索有效性。

提出的方法

• 设计舞蹈视频内容模型（DVCM）作为元模型，整合MPEG-7 MDS组件以实现语义表示。
• 定义时间语义关系，以建模跨时间的舞蹈对象之间的动态语义关联。
• 在标注的视频元素上构建倒排文件索引，以支持快速语义查询处理。
• 将舞蹈视频注释映射到DVCM结构中，以支持语义推理与检索。
• 使用包含查询测试检索性能，以精确率和召回率为评估指标。
• 将DVCM与标准多媒体元数据标准集成，以确保互操作性与可扩展性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在多个粒度层次上有效建模舞蹈视频语义？
• RQ2 何种语义关系最能捕捉舞蹈动作的动态与时间依赖特性？
• RQ3 如何优化索引结构以加速舞蹈视频检索中的语义查询？
• RQ4 所提出的模型在多大程度上提升了语义舞蹈查询的检索精确率与召回率？
• RQ5 DVCM能否在保持高效查询响应时间的同时，支持表达性强、内容丰富的查询？

主要发现

• 所提出的DVCM能够在从镜头到事件的多个粒度层次上实现舞蹈视频语义的结构化表示。
• 时间语义关系成功建模了舞蹈对象之间的动态语义依赖，增强了检索的表达能力。
• 倒排文件索引显著减少了查询响应时间，提升了大规模舞蹈视频集合的可扩展性。
• 包含查询实现了高精确率与高召回率，证明了该模型在语义检索任务中的有效性。
• 将MPEG-7 MDS概念与自定义语义关系结合，增强了模型的互操作性与可扩展性。
• 该方法为表达性叙事视频领域（如舞蹈）的高级语义搜索提供了基础。