IE2000-25 / PRMU2000-50 / MVE2000-54 知識処理によるシーン適応型汎用オブジェクト抽出アルゴリズム
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概要
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さまざまなシーンに対して汎用的に高能率なオブジェクトベース動画像符号化を実現するため、シーン適応型のオブジェクト抽出アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは、シーンから抽出された特徴量に基づき、複数の異なるオブジェクト抽出手法の中から最適と思われる手法をフレーム毎に推定・選択することで符号化効率の向上を図る。この推定には、シーン特徴量と各手法による符号量との関係を蓄積した知識ベースを用いる。今回は線形識別およびBayes識別の2手法に基づく知識ベースを構築して実験を行なった結果、符号量削減の目的においてともに汎用的有効性が示された。本稿では知識ベースの構成法・学習法について述べ、実験結果を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-07-07
著者
-
境田 慎一
NHK放送技術研究所
-
合志 清一
NHK放送技術研究所
-
三須 俊彦
NHK放送技術研究所
-
曽根原 源
NHK神戸放送局
-
鄭 文涛
NHK放送技術研究所
-
金次 保明
NHK放送技術研究所
-
鄭 文涛
松下電器株式会社北京研究所
-
合志 清一
Nhk放送技術研究所:(現)シャープ株式会社
-
曽根原 源
NHK放送技術研究所
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