SIFT混合ガウス分布と音響特徴を用いた映像からの高次特徴検出(テーマセッション関連,一般物体認識・画像特徴量)
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概要
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本研究では,映像の中から「飛行機」や「町並み」といった高次特徴を検出するタスクに対し,SIFT混合ガウス分布と音響特徴を用いた統計的手法を提案する.ここで,SIFT混合ガウス分布とは,映像から抽出したSIFT特徴の分布を混合ガウス分布により推定したものである.本手法では,まず映像の各ショットに対するSIFT混合ガウス分布を推定する.次に,SIFT混合ガウス分布間の距離を各混合成分に対するマハラノビス距離の重み付き和から求める.最後に,その距離を用いたサポートベクタマシン(SVM)により識別を行う.また,音響特徴量にはMFCCを用い,エルゴディック型隠れマルコフモデルで学習・認識を行った.TRECVID2009のデータセットを用いて評価実験を行った結果,Mean Average PrecisionはSIFT混合ガウス分布のみを用いた場合で0.141,音響特徴を合わせた際には0.177まで向上した.
- 2009-11-19
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
-
井上 中順
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
斉藤 辰彦
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
-
井上 中順
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
-
斉藤 辰彦
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム専攻
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