以图搜视频的两篇短论文(Stanford)

两篇短论文(Stanford)"/>

以图搜视频的两篇短论文(Stanford)

Standford I2V数据集论文（见上篇博客）作者的两篇短文章

Real-time Query-by-Image Video Search System
EFFICIENT VIDEO SEARCH USING IMAGE QUERIES

看论文小记，写下备忘
论文引用（GB/T 7714)
Araujo A, Chen D, Vajda P, et al. Real-time query-by-image video search system[C]//Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia. ACM, 2014: 723-724.
Araujo A, Makar M, Chandrasekhar V, et al. Efficient video search using image queries[C]//Image Processing (ICIP), 2014 IEEE International Conference on. IEEE, 2014: 3082-3086.

Real-time Query-by-Image Video Search System

一个实时的以图搜视频的系统，看起来比较简单。
系统概览

Index video clips 为视频片段建立索引

对于每一个视频的clip，一秒提取一帧关键帧，每个关键帧提取SURF特征然后聚合成一个REVV（Residual Enhanced Visual Vector）全局特征，使用REVV特征可以建立低内存开销的索引和进行快速检索。检索系统的内存限制可以容纳一百万个关键帧，大概可以为10天的新闻建立索引。
系统的速度：加载了30分钟新闻节目之后，系统平均需要花费15分钟来将视频分成独立的故事（每一个故事生成一个视频clip），也就是场景。然后需要花费5分钟的时间提取关键帧和生成REVV signatures。
内存开销：为一百万个关键帧建立索引需要500MB内存。

Query database

参考REVV论文中的比较特征的方法，然后生成一个最相似关键帧的列表。然后进行几何校验，使用RANSAC的方法，找到匹配对之间的仿射变换。

Discover trending images

将REVV和SURF特征匹配方法结合使用，跟上一步使用的方法差不多，平均每个视频要使用81秒。

EFFICIENT VIDEO SEARCH USING IMAGE QUERIES

提出了一种在同样的视频搜索质量情况下内存开销更小的方法。使用了CNN2h的数据集，有两个小时的CNN视频，实验前标注了139个搜索的结果—-平板播放视频，用手机从不同角度照下来的照片（会有实质性的几何和photometric光度测定？的变形)，也有来源于网络的照片。视频一秒取10帧，共72000帧。

文章主要是讲减小内存开销，在检测每帧特征的时候提取关键点以及做追踪，暂时用不到，先不看了。