2014 Fiscal Year Annual Research Report
２次元パターン反辞書法に基づく高解像度ＭＰＥＧ圧縮映像に適したシーン検出
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24500110
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
森田 啓義 電気通信大学, その他の研究科, 教授 (80166420)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
太田 隆博 長野県工科短期大学校, その他部局等, 准教授 (60579001)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 反辞書 / 二次元反辞書 / シーン検索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1) 効率的な2次元反辞書構築法の確立
これまで2次元反辞書の構築に関しては，総当たり探索による手法のみであり，計算量が非常に大きい問題点があった．そのため，サイズが大きい画像に対しては，実用上は反辞書構築が困難であった．今年度は， i) 入力画像に出現するすべての長方形パターンを登録したデータ構造(木構造)の高速な構築法，ならびに，ii) i)の木構造を用いた高速な反辞書構築法の確立，を実現した．これらの結果から，通常画像に対して，反辞書を実用的に利用可能となった．また，i)の木構造は，画像内のパターン検索を高速に行える新しいデータ構造であり，画像解析への応用が期待できる．
2) 2次元反辞書符号化法のための高速な符号器の確立
1次元の場合には，符号器としてオートマトンを用いて，符号化を高速に行うとともに符号器を確率モデルとして利用する手法が提案されていた．2次元の場合には，このような符号器がなかったが，今年度は，符号器として行数(列数)ごとの複数のオートマトンを並行に用いる手法を考案した．これにより高速に符号化・異常検出への適用が可能となった．
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