2015 Fiscal Year Annual Research Report
大規模映像アーカイブにおける事物マイニングによる社会センシング基盤技術
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26240016
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
佐藤 真一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90249938)
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| Project Period (FY) |
2014-06-27 – 2017-03-31
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| Keywords | 事物マイニング / 放送映像アーカイブ / 社会センシング基盤 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、放送映像において特定の事物(人物、場所、商品、特定の資料映像等)の出現頻度やその時間展開等を解析することにより、社会における様々なイベント(景況、スポーツなどの祭典、災害、事件等)に関連する情報をセンシングする基盤技術について検討を行う。具体的には、大規模放送映像アーカイブから事物を自動検出・同定する事物マイニング技術と、放送映像空間における事物の分布の多面的な分析を可能とする社会センシング基盤技術について検討する。特に事物マイニングは挑戦的な課題であり、大局的整合性判定による高精度かつ飛躍的に高速な手法の実現を目指す。
平成27年度は、映像における事物マイニングのための映像特徴量である時間埋め込み映像特徴量(Temporal Matching Kernel with Explicit Feature Maps)について検討し、その特徴量に基づく仮想レレバンスフィードバック法、時間整合性判定法、複数周期の統合法等、様々な映像照合精度向上技法について広範に検討を行い、高速・高精度の事物マイニングを実現するための根幹を確立した。また、multiplex graphの可視化による社会センシング基盤技術について検討を行い、映像から抽出した人物間の関連性に基づくグラフの可視化による効果的な社会センシングについて検討を行った。
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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
当初の予定通り、映像における事物マイニングのための映像特徴量である時間埋め込み映像特徴量に基づく高速・高精度の映像照合技術について検討し、映像アーカイブにおける事物マイニングの根幹を確立した。また、multiplex graphに基づく可視化技術について検討を進め、実際に映像アーカイブから抽出した人物情報に基づく可視化を実現し、社会センシング基盤技術についての検討を進めた。全般的に順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度は、時間埋め込み映像特徴量(Temporal Matching Kernel with Explicit Feature Maps)に関する検討をさらに進め、情報圧縮法・特徴選択法・量子化法等について検討し、実際の高速・高精度事物マイニング技術を実現する。この結果も含み、映像アーカイブの解析結果の可視化・解析技術について検討を行うと同時に、視聴率情報とあわせた情報可視化ならびに視聴率変動のリーゾニングを実現し、映像マイニングに基づく社会分析基盤の実現を目指す。
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[Presentation] A Social Network Analysis of Face Tracking in News Video2015
Author(s)
Benjamin Renoust, Thanh Duc Ngo, Duy Dinh Le, and Shin'ichi Satoh
Organizer
International Workshop on Complex Networks and their Applications, in conjunction with International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems
Place of Presentation
Bangkok, Thailand
Year and Date
2015-11-23 – 2015-11-27
Int'l Joint Research
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