2017 Fiscal Year Research-status Report
実用的なビデオ暴力度のレーティング技術に関する研究
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17K12714
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
ワン ユ 名古屋大学, 国際開発研究科, 助教 (60724169)
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2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 暴力度レーティング / 視覚的暴力 / 行動認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，実用性の高い，高性能のビデオ暴力度レーティング手法を開発することを目的とする．この目標は，（１）人物検出に基ついた時空間特徴プーリング技術，（２）グラフィック・モデルを用いた暴力要素認識結果の最適化技術，（３）リストワイズ・ランキングに基ついた暴力度レーティング手法の開発及び，（４）時空間並列処理の導入という４つのキーステップにより実現する．
今年度では、主に（１）時空間特徴のプーリング技術、（２）暴力要素認識結果の最適化技術、および（４ａ）時間上並列処理技術の研究開発を行いました。
（１）については、当初提案していた人物検出に基ついた時空間特徴プーリングというシャローラーニング手法を開発しましたが、高い有効性は確認できませんでした。そこて、研究方針を変更し、同じアイデアをSTN-CNNというEnd-to-end学習可能なデープランニング手法を用いて開発し、人物領域の時空間特徴プーリングを実現しました。詳細行動認識タスクにおいて、高い有効性を確認できました。
（２）については、当初提案していたグラフィック・モデルを用いた認識結果の最適化技術の開発を行いました。しかし、学習・テスト用のラベリング済みデータが足りないため、また十分な有効性検証を行っておりません。
（４ａ）については、IDTなどの時空間特徴をCNN時空間特徴に変更し、GPUベースの抽出手法を開発・実装しました。より高い特徴抽出速度を確認できました。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究項目（１）は本研究において中核的な位置づけを占めている．最も困難な部分と想定していたが，それに関する一定の研究成果を収めたことから，研究全体は概ね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は主に研究項目（３）リストワイズ・ランキングに基ついたレーティング手法の開発、および（４ｂ）空間上並列処理技術の開発に取り組みたいと考えている。また、前年度の（２）について、ラベリング済みデータをさらに用意し、追加実験を行う予定です。
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