Unsupervised Manifold Learning for Video Genre Retrieval

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorAlmeida, Jurandy-
Autor(es): dc.creatorPedronette, Daniel C. G.-
Autor(es): dc.creatorPenatti, Otavio A. B.-
Autor(es): dc.creatorBayroCorrochano, E.-
Autor(es): dc.creatorHancock, E.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-03-11T01:12:53Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-03-11T01:12:53Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-10-04-
Data de envio: dc.date.issued2019-10-04-
Data de envio: dc.date.issued2014-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/184746-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/184746-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionProcesso FAPESP: 2013/08645-0-
Descrição: dc.descriptionThis paper investigates the perspective of exploiting pairwise similarities to improve the performance of visual features for video genre retrieval. We employ manifold learning based on the reciprocal neighborhood and on the authority of ranked lists to improve the retrieval of videos considering their genre. A comparative analysis of different visual features is conducted and discussed. We experimentally show in the dataset of 14,838 videos from the MediaEval benchmark that we can achieve considerable improvements in results. In addition, we also evaluate how the late fusion of different visual features using the same manifold learning scheme can improve the retrieval results.-
Formato: dc.format604-612-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherSpringer-
Relação: dc.relationProgress In Pattern Recognition Image Analysis, Computer Vision, And Applications, Ciarp 2014-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectvideo genre retrieval-
Palavras-chave: dc.subjectranking methods-
Palavras-chave: dc.subjectmanifold learning-
Título: dc.titleUnsupervised Manifold Learning for Video Genre Retrieval-
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