映像例示型検索における高次元特徴量に対する負例選択(テーマセッション,映像処理とTRECVID)
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概要
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映像例示型検索では,ユーザによって与えられた正例とラベル無し事例によって分類器を構築する.このため,多数のラベル無し事例の中から有用な負例を選択する部分教師あり学習の性能によって,検索精度は決まる.本稿では,映像検索における新たな部分教師あり学習を提案する.提案手法は,正例に類似している事例が学習に有用であるという考えから,SVMの境界に近い事例を負例候補として残し,それ以外を除去することにより,少数で有益な負例を選択している.TRECVID2009のデータを用いた実験により,提案手法は全てのラベル無し事例を負例として学習する手法に比べて大きく計算時間を短縮し,かつ,ランダムサンプリングに比べて精度が優れていることを示した.また,ラベル無し事例に正解事例が含まれるようなノイズ入りのデータでの実験や,少数の正個数での実験を行い,SVM PSLの有用性の考察を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2011-02-10
著者
-
白浜 公章
神戸大学大学院経済学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
松岡 悠太
神戸大学大学院工学研究科
-
白浜 公章
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
-
白浜 公章
室蘭工業大学しくみ情報系領域
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