TRECVID2011

Cees Snoek @cgmsnoek

The most exciting workshop of the year is about to start #trecvid

yu4u @yu4u

Multimedia Event Detection (MED)用のデータセットHAVICはtest, develop合わせて1000時間以上あんのか… #trecvid

yu4u @yu4u

Multimedia Event Detection (MED): 特定の場所や時刻で発生するイベント。人や物の複雑なインタラクションを含む。 #trecvid_jp

yu4u @yu4u

Flash Mob Gathering Event: いきなり複数の人が集まって踊りだすイベント。ただのパフォーマンスとは区別する？←これは無理じゃｗ #trecvid_jp

yu4u @yu4u

去年もヒットを打って点を取るというイベントがあった。打ってもアウトになったら駄目という… #trecvid_jp

yu4u @yu4u

MEDのトレーニングデータ作成のためのGUI。イベントの定義やライセンスのチェックはしっかりしている模様。 #trecvid_jp http://t.co/VrxK8Xce

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yu4u @yu4u

MEDは今年は10イベントで訓練＋テストデータ1,500時間。コストパフォーマンス的にどうなのでしょ… #trecvid_jp

yu4u @yu4u

Easiest event: Flash mob gathering, Toughest event: Grooming a animal #trecvid_jp

yu4u @yu4u

MED'11 web site http://t.co/HfGIn4xj #trecvid_jp

yu4u @yu4u

Kitware Inc.の発表。6組織の合同チーム？Board trickイベントはほとんどスケートボードだが、スノボード、サーフボード、finger board（笑）とかも含まれる。 #trecvid_jp

yu4u @yu4u

HOG3D, Object bank, GIST, MFCC, ASM + Non linear SVM + Fusion. 500core cluster利用。 #trecvid_jp

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid Object bank is very interesting feature(by Li FeiFei)

yu4u @yu4u

Non-linear feature fusion: Mixture of local experts (MLE), maximal figure of merit (MFoM) optimization. #trecvid_jp

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# ASM. ASM_7 and ASM_3.----need confirm

yu4u @yu4u

MEDに動画の長さ、フレームレート、ビットレート等のメタデータを利用。ランダムよりは良い。 #trecvid_jp

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# metedata-based classification? metadata carries a signal , why not use?

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# IBM-columbia, IBM T.J Watson Research center. . Shih-Fu Chang Prof. strong and strong

yu4u @yu4u

IBM+CMU team: low levelなfeatureからintermidiateなsemantic featuresを抽出してから検出することに注力。 #trecvid_jp

yu4u @yu4u

HSV color hist, HSV color correlogram, CIE-Lab color moments, Edge histogram, SIFT, ... Hadoop (IBM BigInsights）を利用して抽出。 #trecvid_jp

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# ~100 audio-video features, --IBM watson. , semantics feature , audio and video. . Facets.(Setting , Domain object, pelople...)

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# IBM visual Semantic Taxomomy(780 concepts). More than SIN concepts??

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# IBM watson, use HMDB and hollywood2 concept to improve. not just TRECVID database. very heavy and complex work. what they result

yu4u @yu4u

なんだかんだでlow level featureのほうがsemantic featureより有効だが、それらのfusionで少しだけ精度向上。 #trecvid_jp

hongliang bai @hongliangbai

#trecvid# tokyo Tech+ cannon, The best in SIN, also in MED?

yu4u @yu4u

Canon+TITECH team: クリップの全てのフレームに出現する特徴→GMM-supervector SVM、クリップの一部に出現する特徴→HMMでモデリング（音響のみ） #trecvid_jp