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Erschienen in:

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

VIREO @ Video Browser Showdown 2019

verfasst von : Phuong Anh Nguyen, Chong-Wah Ngo, Danny Francis, Benoit Huet

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, the VIREO team video retrieval tool is described in details. As learned from Video Browser Showdown (VBS) 2018, the visualization of video frames is a critical need to improve the browsing effectiveness. Based on this observation, a hierarchical structure that represents the video frame clusters has been built automatically using k-means and self-organizing-map and used for visualization. Also, the relevance feedback module which relies on real-time support-vector-machine classification becomes unfeasible with the large dataset provided in VBS 2019 and has been replaced by a browsing module with pre-calculated nearest neighbors. The preliminary user study results on IACC.3 dataset show that these modules are able to improve the retrieval accuracy and efficiency in real-time video search system.

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Titel: VIREO @ Video Browser Showdown 2019
verfasst von: Phuong Anh Nguyen
Chong-Wah Ngo
Danny Francis
Benoit Huet
Verlag: Springer International Publishing
Buch: MultiMedia Modeling
Print ISBN: 978-3-030-05715-2

Electronic ISBN: 978-3-030-05716-9

Copyright-Jahr: 2019
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-05716-9_54

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Abstract

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