映像の高性能なセマンティックインデクシングを目指して(テーマセッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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我々とキヤノン(株)で進めている研究プロジェクトが,米国国立標準技術局(NIST)主催の2011年度国際競争型映像検索・評価ワークショップTRECVIDのセマンティックインデクシング部門において,世界28機関中第1位を獲得した.本稿では,TRECVID,及び,セマンティックインデクシングの概要を述べ,これまでの我々の取り組みを振り返った後,今回用いた手法について解説する.動画像・音声の信号からガウシアン・スーパーベクトルを構成し,それを入力としたサポートベクターマシンを用いて検出する技術を用いた.確率・統計理論に基づき大量の映像データから検出モデルを学習・適応することで,対象の位置・動き・色・形・角度・明るさなどの様々な変動要因に対し頑健かつ高速な検出を行う.また,大規模計算には本学のスーパーコンピュータTSUBAMEを利用した.
- 2011-12-08
著者
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