TRECVID高次特徴抽出タスクにおける多種類特徴統合手法の比較(テーマ関連セッション3,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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TRECVIDとは,共通テストコレクションを用いたビデオ検索技術に関する研究開発促進のための国際ワークショップである.本研究では,色特徴,顔特徴,動き特徴,テキスト特徴および局所特徴によるSVM出力をブースティング,AP weighted fusionなどのアルゴリズムで統合する概念認識フレームワークを構成し,TRECVID2008の概念認識タスクである「高次特徴抽出タスク」に適用し,Airplane,Boat Ship,Classroomなどの20種類の概念の認識を行った.また,フレームワークの通常のSVMの代りに,各入力特徴を重み付き線形カーネルの和によって統合するMultiple Kernel Learning SVMを導入し,直接統合,認識を行った.実験では,これらの手法による認識結果を比較した結果,最も良い結果として推定平均適合率infAPとして0.0801が得られた.この結果はTRECVID2008の参加者の39チームのうち,第12位の結果に相当する.
- 2009-03-06
著者
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院情報工学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学電気通信学部情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学
-
湯 志遠
電気通信大学大学院電気通信学研究科情報工学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院電気通信学研究科情報工学専攻
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