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首页> 外文会议>2012 IEEE International Symposium on Multimedia. >Enhancing the MST-CSS Representation Using Robust Geometric Features, for Efficient Content Based Video Retrieval (CBVR)
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Enhancing the MST-CSS Representation Using Robust Geometric Features, for Efficient Content Based Video Retrieval (CBVR)

机译：使用健壮的几何特征增强MST-CSS表示，以实现基于内容的有效视频检索（CBVR）

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Multi-Spectro-Temporal Curvature Scale Space (MST-CSS) had been proposed as a video content descriptor in an earlier work, where the peak and saddle points were used for feature points. But these are inadequate to capture the salient features of the MST-CSS surface, producing poor retrieval results. To overcome these, we propose EMST-CSS (Enhanced MST-CSS) as a better feature representation with an improved matching method for CBVR (Content Based Video Retrieval). Comparative study with the existing MST-CSS representation and two state-of-the-art methods for CBVR shows enhanced performance on one synthetic and two real-world datasets.
机译：在早期的工作中，提出了多光谱时间曲率尺度空间（MST-CSS）作为视频内容描述符，其中峰和鞍点用作特征点。但是这些不足以捕获MST-CSS表面的显着特征，从而产生较差的检索结果。为了克服这些问题，我们提出了EMST-CSS（增强型MST-CSS）作为一种更好的特征表示形式，并采用了改进的CBVR（基于内容的视频检索）匹配方法。与现有的MST-CSS表示法和两种最新的CBVR方法进行的比较研究表明，在一个合成数据集和两个真实数据集上，性能得到了提高。

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