ショット検出を頑強にするための学習用データの生成手法(テーマセッション: 映像インデクシング, データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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ショット境界の検出性能を向上するために, 特徴量を多数使用する必要がある.このため, 識別関数の作成が非常に困難になってきた.そこで, 識別器が最終的に出力するカテゴリ分類確率を用いて事例のエントロピーを計算し, 学習結果にあまり影響を与えないと思われる事例を訓練集合から除外する手法を試みた.また, 限られた訓練用動画を活用するため, 瞬時カットの近傍で画質変換を行ってから特徴抽出を行い, そのエントロピーが大きい事例を学習事例に追加する手法も試みた.本稿では, その検証結果について詳しく報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-09
著者
-
菅野 勝
株式会社KDDI研究所
-
帆足 啓一郎
KDDI研究所
-
松本 一則
KDDI研究所
-
内藤 正樹
KDDI研究所
-
菅野 勝
KDDI研究所
-
松本 一則
(株)KDD研究所
-
内藤 正樹
株式会社KDDI研究所
-
内藤 正樹
Kddi研
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