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Titel: Sketch-Based Similarity Search for Collaborative Feature Maps
Untertitel:
Kurzfassung:

Past editions of the annual Video Browser Showdown (VBS) event have brought forward many tools targeting a diverse amount of techniques for interactive video search, among which sketch-based search showed promising results. Aiming at exploring this direction further, we present a custom approach for tackling the problem of finding similarities in the TRECVID IACC.3 dataset via hand-drawn pictures using color compositions together with contour matching. The proposed methodology is integrated into the established Collaborative Feature Maps (CFM) system, which has first been utilized in the VBS 2017 challenge.

Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 01.2018 (Print)
Erschienen in: MultiMedia Modeling - 24th International Conference, MMM 2018 (Part 2)
MultiMedia Modeling - 24th International Conference, MMM 2018 (Part 2) (2018)

K. Schöffmann, T. Chalidabhongse, C. Ngo, S. Aramvith, N. O´Connor, Y. Ho, M. Gabbouj, A. Elgammal
Springer

zur Publikation
 ( Springer; K. Schöffmann, T. Chalidabhongse, C. Ngo, S. Aramvith, N. O´Connor, Y. Ho, M. Gabbouj, A. Elgammal )
Titel der Serie: LNCS
Bandnummer: 10705
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 425 - 430
Bild der Titelseite: Cover

Versionen

Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum:
ISBN (e-book): -
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-73600-6_45
Homepage: -
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)
Erscheinungsdatum: 01.2018
ISBN:
  • 978-3-319-73599-3
ISSN: 0302-9743
Homepage: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-73600-6_45

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Informationstechnologie
Universitaetsstr. 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
   martina.steinbacher@aau.at
http://itec.aau.at/
zur Organisation
Universitaetsstr. 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 102020 - Medizinische Informatik (305905)
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Distributed Multimedia Systems

Kooperationen

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