Exquisitor at the Video Browser Showdown 2022

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F22%3A00364048" target="_blank" >RIV/68407700:21730/22:00364048 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-98355-0_47" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-98355-0_47</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-98355-0_47" target="_blank" >10.1007/978-3-030-98355-0_47</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Exquisitor at the Video Browser Showdown 2022

Popis výsledku v původním jazyce

Exquisitor is the state-of-the-art large-scale interactive learning approach for media exploration that utilizes user relevance feedback at its core and is capable of interacting with collections containing more than 100M multimedia items at sub-second latency. In this work, we propose improvements to Exquisitor that include new features extracted at shot level for semantic concepts, scenes and actions. In addition, we introduce extensions to the video summary interface providing a better overview of the shots. Finally, we replace a simple keyword search featured in the previous versions of the system with a semantic search based on modern contextual representations.

Název v anglickém jazyce

Exquisitor at the Video Browser Showdown 2022

Popis výsledku anglicky

Exquisitor is the state-of-the-art large-scale interactive learning approach for media exploration that utilizes user relevance feedback at its core and is capable of interacting with collections containing more than 100M multimedia items at sub-second latency. In this work, we propose improvements to Exquisitor that include new features extracted at shot level for semantic concepts, scenes and actions. In addition, we introduce extensions to the video summary interface providing a better overview of the shots. Finally, we replace a simple keyword search featured in the previous versions of the system with a semantic search based on modern contextual representations.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000470" target="_blank" >EF15_003/0000470: Robotika pro Průmysl 4.0</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

MultiMedia Modeling 28th International Conference, MMM 2022, Phu Quoc, Vietnam, June 6–10, 2022, Proceedings, Part II

ISBN

978-3-030-98354-3

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

511-517

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Phu Quoc

Datum konání akce

6. 6. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000788273600047