2012 Fiscal Year Annual Research Report
大規模高速特定物体認識とその実世界指向Ｗｅｂへの応用
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22300062
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
黄瀬 浩一 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80224939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩村 雅一 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80361129)
岩田 基 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70316008)
内海 ゆづ子 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80613489)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 文書画像検索 / 文字認識 / 物体認識 / 顔認識 / 漫画画像検索 / 近似最近傍探索 / 大規模データ / TRECVID |
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| Research Abstract |
本研究では，文書・文字・漫画・物体・顔などの多様な認識対象を高速に認識できる近似最近傍探索法を考案するとともに，各々の対象について認識手法を構築し，実世界指向Webを可能とした．具体的成果を以下に述べる．
(1) 文書画像検索・文字認識とその応用：世界最大規模で最速の文書画像検索手法を構築した．具体的には1億ページのデータベースに対して，26.8ms/queryの時間で98.7%の精度を達成した．この技術に基づく処理として，以下を開発した．(a) カメラで所得した単語画像の自動ラベル付け：カメラベース文字認識のための自動ラベル付け手法を開発し，99.94%の精度で正しくラベル付けされた100万単語画像データベースを構築，(b) 万語計：アイトラッカと組み合わせることで，ユーザが何語読んだのかを計測するシステムを開発，(c) Reading-Life Log：ユーザが読んだ単語をすべて記録するシステムを開発．(d) スマートフォンを用いた実世界指向インタフェースを構築．
(2) 物体認識：super pixel, reference point，局所特徴量の文脈，などを用いることで，複雑背景のもとでも，正しく物体を認識する手法を構築．またこの技術の簡易版を用いてビデオ検索の国際コンテスト(TRECVID2012)に参加したところ，初回参加にもかかわらず世界第4位（国内第１位）の成績を挙げた．
(3) 漫画画像検索：漫画は我が国が世界に誇るコンテンツである．この著作権を有効利用するために，漫画画像の高速検索手法を構築した．この手法は，画像の一部をクエリとして用いることで，その画像が存在する漫画ページを高速に検索するものである．ユーザによる手書きのクエリにも対応可能である．
(4) 顔認識：1000万画像のデータベースに対して高速に絞り込む技術を，ハッシュに基づく手構築した．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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