Web情報からのメディア特徴量分類によるメタデータ抽出手法(テーマセッション,映像ハンドリング技術とその応用)
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概要
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近年、広帯域NWの普及に伴い、動画共有サイトを始めとするメディア系Webサービスの利用が拡大しており、ライフログなどの分野においても映像/音声をセンサとした研究が盛んに行われている.このような流れの中、ユーザの端末に依存せずにコンテクストを収集し、有益なサービスを簡単に開発し易くするための共通プラットフォームの必要性が挙げられるようになってきている.特に映像データは、非常に多様な意味情報を内包しており、そのため従来から様々な意味抽出の手法が提案されているが、情報量の多さから処理負荷が大きくサーバ側での処理に向かなかった.また共通化のためには、認識パターンが多種多様であるため膨大な訓練データを人手で作成しなければならないことも問題であった.本稿では、Web上の動画共有サイトと連携して自動的に訓練データを獲得し、サイト上のコンテンツの特徴量をモデルに合わせて分類することで、サーバ処理に親和性の高い低負荷なメディアデータ認識手法について提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-21
著者
-
赤埴 淳一
日本電信電話株式会社NTTネットワークサービスシステム研究所
-
近藤 悟
日本電信電話株式会社nttネットワークサービスシステム研究所
-
近藤 悟
NTTネットワークサービスシステム研究所
-
赤埴 淳一
NTTネットワークサービスシステム研究所
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