Goal-oriented optimal subset selection of correlated multimedia streams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A multimedia analysis system utilizes a set of correlated media streams, each of which, we assume, has a confidence level and a cost associated with it, and each of which partially helps in achieving the system goal. However, the fact that at any instant, not all of the media streams contribute towards a system goal brings up the issue of finding the best subset from the available set of media streams. For example, a subset of two video cameras and two microphones could be better than any other subset of sensors at some time instance to achieve a surveillance goal (e.g. event detection). This article presents a novel framework that finds the optimal subset of media streams so as to achieve the system goal under specified constraints. The proposed framework uses a dynamic programming approach to find the optimal subset of media streams based on three different criteria: first, by maximizing the probability of achieving the goal under the specified cost and confidence; second, by maximizing the confidence in the achieved goal under the specified cost and probability with which the goal is achieved; and third, by minimizing the cost to achieve the goal with a specified probability and confidence. Each of these problems is proven to be NP-Complete. From an AI point of view, the solution we propose is heuristic-based, and for each criterion, utilizes a heuristic function which for a given problem, combines optimal solutions of small-sized subproblems to yield a potential near-optimal solution to the original problem. The proposed framework allows for a tradeoff among the aforementioned three criteria, and offers the flexibility to compare whether any one set of media streams of low cost would be better than any other set of higher cost, or whether any one set of media streams of high confidence would be better than any other set of low confidence. To show the utility of our framework, we provide the experimental results for event detection in a surveillance scenario.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle