GMM-SupervectorとSVMを用いた映像からのイベント検出(テーマセッション,時系列パターン認識)
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概要
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映像からのイベント検出では,様々な環境で撮影された大量の映像資源の中から,複雑なイベントの検出を行う.本論文では,GMM supervectorとサポートベクトルマシン(SVM)を用いたイベント検出手法を提案する.一つのGMM supervectorはあるビデオから抽出された局所特徴量の分布を表す混合ガウス分布(GMM)のパラメータから構成される.GMMはイベント検出によく用いられるBag-of-Words(BoW)手法を確率的枠組みに拡張したものとみなすことができ,データが少ない場合でも高性能な手法である.TRECVID2010 Multimedia Event Detection(MED)タスクのデータセットを用いた評価実験では,この手法による結果はmean minimum Normalized Detection Cost 0.534となり,BoWに基づく従来手法の0.565を上回る精度となった.また,TRECVID2011 MEDタスクのデータセットを用いた実験結果の解析を行った.
- 2012-02-02
著者
-
篠田 浩一
東京工業大学
-
井上 中順
東京工業大学 情報理工学研究科 計算工学専攻
-
篠田 浩一
NEC情報通信メディア研究本部
-
上嶋 勇祐
東京工業大学情報工学科
-
佐藤 俊介
キヤノン株式会社デジタルプラットフォーム開発本部
-
上嶋 勇祐
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
上嶋 勇祐
東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻
-
佐藤 俊介
キヤノン株式会社 デジタルプラットフォーム開発本部
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