| 研究課題/領域番号 |
24500110
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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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| 研究分野 |
メディア情報学・データベース
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
森田 啓義 電気通信大学, その他の研究科, 教授 (80166420)
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| 研究分担者 |
太田 隆博 長野県工科短期大学校, 情報技術科, 准教授 (60579001)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2014年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2013年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2012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 | 反辞書 / オートマトン / 確率モデル / MPEG2 / シーン検出 / ビデオ解析 / 二次元反辞書 / シーン検索 / ２次元パターン / MPEG2/4 / マクロブロックタイプ / カット点検出 / イベントシーン検出 / 極小禁止語 / シーン解析 / 反辞書木 / 反辞書配列 / マクロブロックパターン / MPEG4/H.264 |
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| 研究成果の概要 |
MPEG圧縮ビデオの符号化データを直接利用したビデオシーン解析手法を提案し，サッカーにおけるハイライトイベントシーンの検出に適用し，再現率86%, 適合率90%以上を達成した．提案方式では，MPEG圧縮ビデオデータに含まれる符号器の種別を表すマクロブロックタイプ情報が重要な役割を担っている．そこで，MBTを２次元に配置したMBTパターンを解析するのに有効な手法として，２次元反辞書符号化法を提案する．２次元反辞書とは，与えらえた２次元パターンに出現しない部分パターンの中で極小のものからなる集合である．本研究では，２次元反辞書の構築方法を与え，ビデオ解析への適用について考察した．
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