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A review of text and image retrieval approaches for broadcast news video

机译：广播新闻视频的文本和图像检索方法综述

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The effectiveness of a video retrieval system largely depends on the choice of underlying text and image retrieval components. The unique properties of video collections (e.g., multiple sources, noisy features and temporal relations) suggest we examine the performance of these retrieval methods in such a multimodal environment, and identify the relative importance of the underlying retrieval components. In this paper, we review a variety of text/image retrieval approaches as well as their individual components in the context of broadcast news video. Numerous components of text/image retrieval have been discussed in detail, including retrieval models, text sources, temporal expansion methods, query expansion methods, image features, and similarity measures. For each component, we conduct a series of retrieval experiments on TRECVID video collections to identify their advantages and disadvantages. To provide a more complete coverage of video retrieval, we briefly discuss an emerging approach called concept-based video retrieval, and review strategies for combining multiple retrieval outputs.
机译：视频检索系统的有效性很大程度上取决于基础文本和图像检索组件的选择。视频集合的独特属性（例如，多个来源，嘈杂的特征和时间关系）建议我们在这样的多模式环境中检查这些检索方法的性能，并确定底层检索组件的相对重要性。在本文中，我们回顾了多种文本/图像检索方法以及它们在广播新闻视频环境中的各个组成部分。已经详细讨论了文本/图像检索的许多组件，包括检索模型，文本源，时间扩展方法，查询扩展方法，图像特征和相似性度量。对于每个组件，我们都对TRECVID视频集进行了一系列检索实验，以确定它们的优缺点。为了更全面地介绍视频检索，我们简要讨论了一种新兴的方法，称为基于概念的视频检索，并介绍了组合多个检索输出的策略。

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