木構造クラスタリングを用いた動画像からの高次特徴抽出(一般セッション1,文字・文書の認識・理解)
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概要
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動画像から「自動車」,「人」などの高次特徴を検出する問題に対し,木構造辞書とノード選択を組み合わせることで,計算時間とデータ記憶領域を抑えながら,各高次特徴に特化した特徴を利用可能な検出手法を提案する.まず,局所特徴の木構造クラスタリングを行うことで.全ての高次特徴に共通の木構造辞書を作成する.次に,高次特徴毎に利用するノードをこの木構造辞書から選択し,それぞれの高次特徴の素性(visual word)とする.さらに,そのvisual wordのうち,前後のフレーム画像から動きがあると判定されたものを,motion wordとして抽出する.これら2種類のwordの出現回数を要素とする特徴ベクトルを作成し,それを入力とする最大エントロピーモデルを学習する.このモデルを用いて高次特徴の検出を行う.TRECVID 2006,2007のデータセットで評価実験を行った結果,Mean Average Precision(MAP)の最大値においてベースラインの値0.097から,ノードの選択により0.100へ,motion wordを加えることで0.102へ向上し,提案手法の有効性が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-02-14
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学
-
篠田 浩一
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
中村 太一
東京工業大学
-
篠田 浩一
NEC情報通信メディア研究本部
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