統計的モデル選択によるシーン数の自動推定を用いた動画要約(一般セッション3,複合現実感のためのパターン認識・理解)
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概要
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統計的なモデル選択手法を用いることでシーン数を自動推定する動画要約の作成手法を提案する.本手法では,動画全体を混合ガウス分布(GMM)でモデル化し,その最適な混合数をモデル選択手法により推定する.そして,GMMの各混合要素が一つのシーンを表現しているとみなし,要約を作成する.統計的なモデル選択には記述長最小距離(MDL)基準と変分ベイズ法を用いた.TRECVID 2007データベースを用いて評価実験を行った.重要なシーンのRecallが,MDL基準を用いた場合に0.74,変分ベイズ法を用いた場合に0.71という結果を得た.また,変分ベイズ法を用いた方がシーン数の推定精度が良く,冗長性の少ない要約が作成された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-02-12
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
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
山崎 航史
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科:国立国語研究所
-
篠田 浩一
NEC情報通信メディア研究本部
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