| 研究概要 |
本研究では,映像メディアの類似検索を主目的として,検索システムをパーソナライズするための基礎的な手法として,関連フィードバックに基づくインタラクティブな検索法,フィルタリング検索による高速化法,協調フィルタリングによるユーザの嗜好反映法などを開発した.
まず基本となる画像の類似検索法として,エッジ方向ヒストグラムによる検索法,画像特徴点検出に基づくグラフヒストグラムによる類似検索法,双1次形式類似度による画像検索法などを開発した.
この画像検索をフレームの類似検索に応用することを基本としてビデオの類似検索法を開発した.まず,ビデオを混合分布で表して混合分布間の距離によってビデオの類似検索をする手法を開発した.また時間コレログラムという特徴量を提案し,それに基づくビデオの類似検索法を開発した.次に,ビデオデータベースをショットの構成行列で表して潜在意味解析を用いて検索する手法を提案し,検索性能を高めるためにロバストなクラスタリング法を開発した.
これらの画像やビデオの類似検索を高速化する手法としてフィルタリング法を開発した.双1次形式距離の下限に基づくフィルタリング,時間コレログラムの上限に基づくフィルタリング,グラフヒストグラム距離の下限に基づくフィルタリング,ヒストグラムインタセクションの上限と下限に基づくフィルタリング法などを開発した.
また,多くのユーザの嗜好データに基づいて各ユーザにメディアを推薦する手法として,協調フィルタリング法をとりあげ,ユーザをクラスタリングすることによって嗜好推定を高速化する手法や,品目間の相関に基づいて嗜好を推定する高速な手法,新規ユーザに提示する品目を選択する手法としてホップフィールドネットを用いる方法などを開発した.
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