A Study On Information Retrieval Systems

A video is a key component of today's multimedia applications,  including Video Cassette Recording (VCR), Video-on-Demand (VoD), and virtual walkthrough. This happens supplementary with the fast amplification in video skill (Rynson W.H. Lau et al. 2000). Owing to innovation's progress in the  media, computerized TV, and data frameworks, an immense measure of video information is now exhaustively realistic (Walid G. Aref et al. 2003). The startling advancement in computerized video content has made entrée and moves the data in a tremendous video database a muddled and sensible issue (Chih-Wen Su et al. 2005). Therefore, the necessity for creating devices and frameworks that can effectively investigate the most needed video content, has evoked a great deal of interest among analysts. Sports video has been chosen as the prime application in this proposition since it has attracted viewers around the world

Variational Learning for Finite Inverted Dirichlet Mixture Models and Its Applications

Clustering is an important step in data mining, machine learning, computer vision and image processing. It is the process of assigning similar objects to the same subset. Among available clustering techniques, finite mixture models have been remarkably used, since they have the ability to consider prior knowledge about the data. Employing mixture models requires, choosing a standard distribution, determining the number of mixture components and estimating the model parameters. Currently, the combination of Gaussian distribution, as the standard distribution, and Expectation Maximization (EM), as the parameter estimator, has been widely used with mixture models. However, each of these choices has its own limitations. In this thesis, these limitations are discussed and addressed via defining a variational inference framework for finite inverted Dirichlet mixture model, which is able to provide a better capability in modeling multivariate positive data, that appear frequently in many real world applications. Finite inverted Dirichlet mixtures enable us to model high-dimensional, both symmetric and asymmetric data. Compared to the conventional expectation maximization (EM) algorithm, the variational approach has the following advantages: it is computationally more efficient, it converges fast, and is able to estimate the parameters and the number of the mixture model components, automatically and simultaneously. The experimental results validate the presented approach on different synthetic datasets and shows its performance for two interesting and challenging real world applications, namely natural scene categorization and human activity classification

A Literature Study On Video Retrieval Approaches

A detailed survey has been carried out to identify the various research articles available in the literature in all the categories of video retrieval and to do the analysis of the major contributions and their advantages, following are the literature used for the assessment of the state-of-art work on video retrieval. Here, a large number of papershave been studied

Joint Key-frame Extraction and Object Segmentation for Content-based Video Analysis ∗

Key-frame extraction and object segmentation are usually implemented independently and separately due to the fact that they are on different semantic levels and involve different features. In this work, we propose a joint key-frame extraction and object segmentation method by constructing a unified feature space for both processes, where key-frame extraction is formulated as a feature selection process for object segmentation in the context of Gaussian mixture model (GMM)-based video modeling. Specifically, two divergence-based criteria are introduced for key-frame extraction. One recommends key-frame extraction that leads to the maximum pairwise interclass divergence between GMM components. The other aims at maximizing the marginal divergence that shows the intraframe variation of the mean density. The proposed methods can extract representative key-frames for object segmentation, and some interesting characteristics of key-frames are also discussed. This work provides a unique paradigm for content-based video analysis

Recherche par le contenu adaptée à la surveillance vidéo

Les systèmes de surveillance vidéo sont omniprésents dans les lieux publics achalandés et leur présence dans les lieux privés s'accroît sans cesse. Si un aéroport ou une gare de trains peut se permettre d'employer une équipe de surveillance pour surveiller des flux vidéo en temps réel, il est improbable qu'un particulier effectue une telle dépense pour un système de surveillance à domicile. Qui plus est, l'utilisation de vidéos de surveillance pour l'analyse criminalistique requiert souvent une analyse a posteriori des événements observés. L'historique d'enregistrement correspond souvent à plusieurs jours, voire des semaines de vidéo. Si le moment où s'est produit un événement d'intérêt est inconnu, un outil de recherche vidéo est essentiel. Un tel outil a pour objectif d'identifier les segments de vidéo dont le contenu correspond à une description approximative de l'événement (ou de l'objet) recherché. Ce mémoire présente une structure de données pour l'indexation du contenu de longues vidéos de surveillance, ainsi qu'un algorithme de recherche par le contenu basé sur cette structure. À partir de la description d'un objet basée sur des attributs tels sa taille, sa couleur et la direction de son mouvement, le système identifie en temps réel les segments de vidéo contenant des objets correspondant à cette description. Nous avons démontré empiriquement que notre système fonctionne dans plusieurs cas d'utilisation tels le comptage d'objets en mouvement, la reconnaissance de trajectoires, la détection d'objets abandonnés et la détection de véhicules stationnés. Ce mémoire comporte également une section sur l'attestation de qualité d'images. La méthode présentée permet de déterminer qualitativement le type et la quantité de distortion appliquée à l'image par un système d'acquisition. Cette technique peut être utilisée pour estimer les paramètres du système d'acquisition afin de corriger les images, ou encore pour aider au développement de nouveaux systèmes d'acquisition