| 研究課題/領域番号 |
17K12714
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
ワン ユ 名古屋大学, 国際開発研究科, 助教 (60724169)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 暴力度レーティング / 視覚的暴力 / 行動認識 / 画像 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
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ため，(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技術及び，(4)時空間並列処理技術の研究開発を行いました．また，これらの要素技術を評価するために，大規模なビデオデータを収集・ラベリングし，定量的な評価を行いました．先行研究より高いレーティング精度及び処理速度が確認でき，暴力度レーティング技術の実用化に向けて，一歩近づくことが出来ました．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した暴力度レーティング技術は実用性が高く，実用化出来れば，従来ほとんど手動で行われてきた膨大な数のビデオコンテンツの分類を自動化できる．また，この技術により推定した暴力度から，ビデオごとに視聴に適した年齢層を見積もることができるため，青少年をはじめとする多くの利用者にとって，より自由で安全な視聴空間が確保できる．
本研究で暴力度レーティングの実用化のために開発した要素技術は，暴力度レーティングの精度と速度を大幅に向上させることが出来た他，映像認識タスクにおいて最も基本的な課題の解決にも貢献できる．研究開発成果はビデオ分類，要約，検索等の研究にも大きな推進力を与えることになる．
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