| 研究課題/領域番号 |
18K11362
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 明星大学 |
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研究代表者 |
植木 一也 明星大学, 情報学部, 准教授 (80580638)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 映像検索 / クエリ文 / TRECVID / 未知の概念 / 画像/言語の同時埋め込み |
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| 研究成果の概要 |
インターネット上に日々アップロードされる多種多様な映像中から，新しく生まれるトレンドや新しい手口の犯罪等，新規の概念を含む未知のクエリ文に合致する映像を検索する技術に取り組んだ．大量の説明文付きの画像を用いて画像と言語の埋め込みを行い，学習されたモデルを動画フレームに対して適用する手法を検討した．作成したシステムを，米国国立標準技術研究所主催の国際競争型映像検索・評価ベンチマーク（TRECVID）に提出し，大規模映像を用いて評価を行ったところ，幅広いクエリ文に対して高精度で映像を検索できることが確認できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ラベル付きの画像・映像データの整備と，ディープラーニング技術の進展に伴い，ある特定の物体・シーン・動作等のキーワードに合致した画像や映像の検索が実現されつつある．しかしながら，ライフスタイルの変化により，複数かつ新しい概念を含んだクエリ文を用いた詳細映像検索の実現が期待されている．本研究成果により，幅広く複雑なクエリ文に対して高精度に映像を検索することが可能であることから，新しく生まれる未知の概念が含まれている場合においても，その説明文をクエリとして入力することで，必要となる映像を即座に検索できることが期待される．
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