データ工学とメディア理解との融合 : 大量データにおけるパターン情報を扱う新しい枠組みは?(テーマセッション(1),データ工学とメディア理解との融合)

概要

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従来,パターン認識・メディア理解の分野では,映像,ウェブ,プログなどの時間軸を持った大量のデータを対象とした構造化・検索・要約・製作に関する研究が行われてきました.一方,データ工学の分野では,大量データ・時系列データの構造化・データパターンの発見などに関する研究が盛んに行われています.しかし今後,映像,ウェブ,ブログを対象とした構造化・データパターンの発見による検索・コンテンツ製作といった両分野を融合した研究分野の発展のためには,パターン認識・メディア理解側の考える「検索」とは何か,逆にデータ工学側の考える「パターン」とは何か,といった融合の土俵となる概念の定義について互いに明確にし,共通認識を図ることが重要となると考えられます.そこで,「大量データ」「時系列データ」をキーワードに,その構造化・検索・要約・製作を実現するための,データ間の関係性・規則性といったパターン抽出,収集・蓄積,可視化の方法などについて,現在研究されている方々をパネリストとして迎え,議論します.
社団法人電子情報通信学会の論文
2006-06-08