大規模映像コーパスとグリッド環境の活用による高並列映像索引付け手法の実現

• Project/Area Number: 19024067
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Science and Engineering
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 片山 紀生 National Institute of Informatics, コンテンツ科学研究系, 准教授 (60280559)
• Project Period (FY): 2007 – 2008
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2008)
• Budget Amount: ¥4,900,000 (Direct Cost: ¥4,900,000); Fiscal Year 2008: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000); Fiscal Year 2007: ¥4,100,000 (Direct Cost: ¥4,100,000)
• Keywords: アルゴリズム / 計算機システム / コンテンツ・アーカイブ / 映像コーパス / グリッド

Research Abstract

本研究の目的は、高並列な計算機環境を活用することにより、大規模映像コーパスの活用という未開拓の分野に取り組み、大規模な映像索引付け処理を実現することにある。大規模映像処理による映像コーパスの活用は、高度な映像処理を実現するための基盤技術のひとつであり、本研究課題では、グリッド環境ならびにデータベース技術の有効性の評価を中心に研究を進めてきた。本年度は、ニュース映像を対象とする検索実験を行い、データベース技術の有効性と改良法について研究を進めた。2001年より蓄積してきたニュース番組2, 391日分(およそ1, 200時間分、MPEG1約560GB)について、ショット分割ならびに各ショットの代表フレームの抽出を行い、その結果、約55万枚の代表フレーム画像を生成した。55万枚の画像というのは、画像データのテストコレクションとして規模の大きいものであり、しかも、7年分のニュース映像から生成しているため、多様な画像が含まれている。このデータを用いて画像検索を実施し、映像コーパスを活用するための基盤技術として多次元索引が有効であること、最近傍点探索処理においては最近傍点の示差性が探索コストに大きな影響を与えるものの探索法の改良で高速化できること、フレーム中のオブジェクト単位での検索を行うためには更に1桁以上の高速化が必要になること等の知見を得た。これらの知見は1, 200時間という規模の大きい映像コレクションを対象に得られたものであり、今後、映像コーパス解析処理の更なる高速化を進めていく上で基本的な指針を与えるものである。