画像特徴とテキスト特徴を用いたWebスポーツニュース画像のイベント分類(テーマ関連セッション3)

概要

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現在,Web上に配信されている画像付きニュースは,ニュース内容や画像の内容によって細かく分類して配信されていないことが多いため,ユーザが目的のニュースを検索することが困難となっている.そこで,本研究ではWeb画像ニュースの中のスポーツニュースを対象とし,これらスポーツニュースをスポーツの種類と,画像の内容によりプレイ中か非プレイ中かのスポーツイベント分類を行う方法を提案する.2段階手法はテキスト特徴によりスポーツ分類を行った後に画像特徴をMultiple Kernel Learning(MKL)によって統合してイベント分類を行う方法であり,1段階手法はテキスト特徴と画像特徴を同時にMKLによって統合することでスポーツイベント分類を同時に行う方法である.実験では,Yahoo!JAPAN写真ニュースの記事を対象に野球,ゴルフ,F1,サッカー,テニス,相撲のプレー中/非プレー中の12種類に分類した.2段階手法スポーツ分類では分類率99.33%を達成し,イベント分類では野球81.5%,ゴルフ67.5%,F1 91.0%,サッカー81.0%,テニス71.0%,相撲92.5%という分類率になり,ゴルフ以外で特徴統合により特徴単独よりも高い分類率を得た.一方,1段階手法では全体の分類率77.08%を得た.
2009-03-06