木構造GMMを用いたセマンティックインデクシングの高速化(テーマセッション,大規模マルチメディアデータを対象とした次世代検索およびマイニング)
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概要
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本研究では,大規模映像資源を対象としたセマンティックインデクシングの高速化手法として,木構造GMMを用いた手法を提案する.提案手法は映像から得られたSIFTなどの局所特徴の分布を混合ガウス分布(GMM)で推定する際に有効な手法であり,近年,セマンティックインデクシングや一般物体認識で注目されているGMM supervectorあるいはFisher vectorを用いた識別手法の高速化を実現する.TRECVID2010のデータセットを用いて評価実験を行った結果,検出精度の低下無しにGMMの推定の速さが平均4.2倍,システム全体としては認識の速さが平均2.3倍となった.
- 2011-05-30
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