実問題にひそむ高次元マルチメディアマイニングの工学的課題(機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
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概要
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高次元マルチメディアデータの検索やマイニングでは、データベースにある、最終的に拾い上げたいごく少数のデータを検出するよりも、大多数の不要なデータを捨て去るのに多大な計算時間がかかる。従って、大多数の不要なデータをいかに低コストで廃棄するかと言う問題は、システム全体のパフォーマンスを左右する、工学的に大変重要な課題である。本稿では、これらの課題に対するわれわれのグループでの取り組みの例として、高次元データ構造、顔検出、及び放送映像マイニングをあげ、本課題を高次元マルチメディアマイニングにおける重要な問題として再確認し、その解決法について探る。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-18
著者
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