Web動画ショットの動作分類のための時空間特徴抽出手法の提案
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概要
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Web には多種多様な動画ショットが存在している.しかしこれらは人手でつけられたタグによって分類されており,動画の内容では分類されていない.そこで本研究では Web 動画分類のための新しい時空間特徴抽出手法について提案し,実際にその特徴を利用することで Web 動画ショット分類を行う.また Multiple Kernel Learning(MKL) に基づく特徴統合による精度の向上についても検討した.Web 動画分類には教師信号ありの動作ランキング付け (あるショットがその動作を含んでいる度合いをランキング付けする) に加えて教師信号なしのクラスタリングによる自動シーン分類を行った.結果として教師信号ありランキング付けの実験では,時空間特徴のみでランキング上位 200 位までの適合率が 57.2%,MKL で特徴を統合することで 68.8% という結果が得られた.
- 2010-03-11
著者
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