視覚特徴およびタグ共起を用いた大規模Webビデオショットランキング(テーマセッション,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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本研究はビデオショットの間の視覚的関連およびビデオとそのタグの共起関係を利用した新しいランキング手法を提案する。提案手法は特定動作の関連Webビデオショットの自動抽出システムに適用する。提案手法ではノイズが多く含まれたタグ情報はビデオのコンテンツ情報によって洗練し、より効率的に使うことができる。また、ビデオショットの視覚特徴と同時にそのビデオの洗練されたタグ特徴も考慮することによって、視覚特徴のみを利用することよりランク上位で多くの関連ありのビデオショットが得られる。大規模実験でベースラインとの比較を行い、提案手法の有効性を検証できた。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-02-14
著者
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