SURF特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法
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概要
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ビデオ検索に局所特徴量を用いる場合,DVD の MPEG2 画像サイズMP@ML (720×480) を考えると 1 フレーム当たりのキーポイント数が数千に及ぶこともある。特徴抽出したデータをそのまま用いると膨大なデータ量となり,大容量のメモリ量が必要になってしまう.本論文ではこの課題に対応するため,局所特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法を提案する.具体的には,局所特徴量として SURF 特徴量を用い,特徴抽出を行うビデオ画像サイズを元の画像サイズから 1/8 まで縮小し 90×60 として特徴抽出を行いさらに 2 値化することで粗量子化してデータ量を削減してハッシュ法により検索を行う.改変した類似ビデオを用いた検索性能の評価実験を行い,平均正解率 90% であることを確認した.
- 2012-07-12
著者
-
吉田 健一
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
村林 昇
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
吉田 健一
筑波大学ビジネス科学研究科
-
吉田 健一
(株)日立製作所
-
吉田 健一
埼玉県立自然史博物館
-
吉田 健一
筑波大 大学院ビジネス科学研究科
-
吉田 健一
神戸大学大学院農学研究科生命機能科学専攻
-
吉田 健一
神戸大院・農・生機科
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