| 研究課題/領域番号 |
26280040
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
上原 邦昭 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (60160206)
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| 研究分担者 |
松原 崇 神戸大学, その他の研究科, 助教 (70756197)
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| 研究協力者 |
白浜 公章 ジーゲン大学, パターン認識グループ, ポスドク
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2016年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2015年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2014年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
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| キーワード | 機械学習 / 情報検索 / 映像データ / コーパス / 映像検索 / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，大規模映像データから，様々な概念（物体，動作，シーンなど知覚可能な意味内容の総称）の認識結果を組み合わせて，高次のクエリ（例えば「屋外でギターを弾いている」）に適合する映像を検索する手法を開発した．近年，概念認識精度は大幅に向上したが，あらゆる概念を高精度に認識することは未だに困難である．そこで，Dempster-Shafer Theoryに基づいて，概念認識の不確実性を定量化し，不確実な認識結果からでも高精度な検索が行える確率的手法を開発した．さらに， 人間の視覚的注意のモデルを導入して，映像中で注視されている概念を判別しながら，ユーザの意図に即した検索を行う手法を開発した．
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