Resumen

El análisis de video adquirido con una cámara portátil es un desafío que la comunidad multimedia está enfrentando con la proliferación de tales sensores en diversas aplicaciones. En este artículo, nos enfocamos en el problema del reconocimiento automático de lugares visuales en un entorno débilmente restringido, apuntando a la indexación de flujos de video mediante el reconocimiento topológico de lugares. Proponemos combinar varios enfoques de aprendizaje automático en un marco regularizado en el tiempo para el reconocimiento de lugares basado en imágenes en interiores. El marco combina el poder de múltiples señales visuales e integra la información de continuidad temporal del video. Lo extendemos con un método semisupervisado computacionalmente eficiente que aprovecha secuencias de video no etiquetadas para una mejora en el rendimiento de indexación. El enfoque propuesto se aplicó en corpus de video desafiantes. Experimentos en bases de datos de secuencias de video públicas y del mundo real muestran la mejora proporcionada por las diferentes etapas del método.

• Materias:Métodos de Control Vectores de movimiento Codificación de video Sistemas de reproducción Reconocimiento visual
• Subjects:Control Methods Motion Vectors Video Coding Playback systems Visual recognition
• Palabras claves:Análisis; Video; Cámara portátil; Comunidad multimedia; Reconocimiento automático de lugares visuales; Enfoques de aprendizaje automático; Marco regularizado en el tiempo; Reconocimiento de lugares basado en imágenes; Pistas visuales; Información de continuidad temporal; Método semisupervisado; Secuencias de video; Rendimiento de indexación; Colecciones de video desafiantes; Base de datos pública; Base de datos del mundo real
• Keywords:Analysis; Video; Wearable camera; Multimedia community; Automatic visual place recognition; Machine learning approaches; Time regularized framework; Image-based place recognition; Visual cues; Temporal continuity information; Semisupervised method; Video sequences; Indexing performance; Challenging video corpora; Public database; Real-world database