研究概要 |
本研究では,映像メディアの類似検索を主目的として,検索システムをパーソナライズするための基礎的な手法として,関連フィードバックに基づくインタラクティブな検索法,フィルタリング検索による高速化法,協調フィルタリングによるユーザの嗜好反映法などを開発した. まず,基本となるビデオの類似検索法として,混合分布表現による手法を開発した.これはビデオのフレーム集合をクラスタリングすることにより,ビデオを混合分布として表し,混合分布間の距離によってビデオ間の類似性を評価するものである.また,時間コレログラムという特徴量を提案し,それに基づくビデオの類似検索法も開発した. 次に,インタラクティブな検索に要求されるリアルタイム応答のために,検索処理を高速化する手法として,特徴量の次元削減に基づくフィルタリング検索法とヒストグラムインタセクションの上限と下限に基づく高速化法を開発した. また,多くのユーザの嗜好データに基づいて各ユーザにメディアを推薦するための手法として,協調フィルタリング法を取り上げ,ユーザをクラスタリングすることによって嗜好推定を高速化する手法や,品目間の相関に基づいて嗜好を推定する高速な協調フィルタリング法などを開発した. 最後に,カラーヒストグラムなど低次の物理的な特徴量でなく,ピデオの意味的な内容に則した類似検索を可能とするため,文書検索で開発された潜在意味解析法を使ってビデオの類似検索をする手法を開発した.
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