| 研究課題/領域番号 |
18K11386
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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 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
片山 紀生 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (60280559)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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 | 映像特徴量 / 状況別選択性 / テレビアーカイブ / 映像検索 / 映像選別 / 放送映像アーカイブ |
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| 研究成果の概要 |
近年、マルチメディアデータを対象としたアナリティクスとして、マルチメディア・データ・アナリティクスに関心が高まっている。例えば、テレビアーカイブには、様々な災害、事件、事故に関するニュースが蓄積されており、テレビアーカイブを用いたデータ・アナリティクスにより、テレビの短時間視聴だけでは得られない多様な情報を得ることが期待される。本研究の「状況別選択性の細粒度モデル化」というアプローチはこのような目的に適しており、解析事例として災害時のテレビ報道に着目することでその有効性を検証した。テレビアーカイブを用いたマルチメディア・データ・アナリティクスは、災害・事故の解明・予防に有用であると考えられる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、社会には膨大な映像メディアがあふれているが、それらを有効かつ安全に利用するために必要となる映像検索や映像選別の技術はまだ十分な精度では確立できていない。そのような技術の確立を難しくしている要因としては、映像内容の多様性に由来する対象依存性や定量的解析の困難さがある。本研究の目的は、これらの問題を、大量の映像データに対する「状況別選択性の細粒度モデル化」というアプローチによって克服することにある。
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