| 研究概要 |
近年の計算機技術の進歩は目覚しいものがあり、大量の映像を映像アーカイブとしてデジタル記録することが可能になっている。映像アーカイブの重要な活用方法は、それをコーパス(データの集積)として利用することにある。ところが、映像アーカイブをコーパスとして利用するためには映像解析処理の複雑な系を安定かつ効率的に稼働させることが必要であり、そのための高速化ならびに最適化技術を実現することが本研究の目的である。そこで本研究では、ニュース映像を対象とする検索実験を行い、データベース技術の有効性と改良法について検討した。2001年より蓄積してきたニュース番組2,391日分(およそ1,200時間分)について、ショット分割ならびに各ショットの代表フレームの抽出を行い、約55万枚の画像データを生成した。55万枚の画像というのは、画像データのテストコレクションとしては規模の大きいものであり、しかも、7年分のニュース映像から生成しているため、多様な画像が含まれている。このデータを用いて画像検索を実施し、映像コーパスを活用するための基盤技術として多次元索引が有効であること、最近傍点探索処理においては最近傍点の示差性が探索コストに大きな影響を与えるものの探索法の改良で高速化できること、フレーム中のオブジェクト単位での検索を行うためには更に1桁以上の高速化が必要になることなどの知見を得た。これらの知見は1,200時間という規模の大きい映像コレクションを対象に得られたものであり、今後、映像コーパス解析処理の更なる高速化を進めていく上で基本的な指針を与えるものである。
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