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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Automatic Indexing and Retrieval of Large Broadcast News Video Collections – The TRECVID Experience

verfasst von : Tat-Seng Chua

Erschienen in: Chinese Spoken Language Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Most existing operational systems rely purely on automatic speech recognition (ASR) text as the basis for news video indexing and retrieval. While current research shows that ASR text has been the most influential component, results of large scale news video processing experiments indicate that the use of other modality features and external information sources such as the Web is essential in various situations. This talk reviews the frameworks and machine learning techniques used to fuse the ASR text with multi-modal and multi-source information to tackle the challenging problems of story segmentation, concept detection and retrieval in broadcast news video. This paper also points the way towards the development of scalable technology to process large news video archives.

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Metadaten
Titel
Automatic Indexing and Retrieval of Large Broadcast News Video Collections – The TRECVID Experience
verfasst von
Tat-Seng Chua
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11939993_4