研究課題
基盤研究(C)
本研究では、映像の中で特徴的な領域を映像キーワードとして抽出する手法を提案し、それを利用した映像探索のための応用技術について検討した。映像キーワードは映像中で相互に同定可能であり、従来の画像検索で見られるような画像全体の色合い等に基づく索引付けではなく、映像中の特徴的な物体、建物、人物、背景中の特徴的な部分、アイコン等に基づく索引付けが可能となると期待できる。映像キーワード抽出には、通常まずは物体領域に相当するセグメントの抽出が必要だが、元来画像中に存在するものの情報(意味情報)がなくては完璧なセグメンテーションはできないと言われており、映像キーワード抽出は極めて困難といえる。一方テキスト解析におけるキーワード抽出では、むしろ意味情報は利用せず、大規模コーパスにおける出現頻度に基づくTFIDF等の単語統計量により重要単語(キーワード)抽出を実現しており、ロバストで実用性の高い結果を得ている。本研究では同じアイデアを映像にも適用し、大規模映像アーカイブにおいて頻出する映像セグメントを重要な視覚情報に対応すると想定し、映像キーワードとする。大量の映像アーカイブからの映像キーワードの抽出のためには高速の画像照合が必要である。そこで、画像照合の高速化のため、輝度分布ヒストグラムをもとに、照合に最適化した特長量として、一般化ヒストグラム(Generalized Histogram)を提案し、その有効性を実証した。また、画像照合技術を大規模映像アーカイブに適用した結果得られた照合映像断片を用いた映像ブラウザを試作し、その有効性を確認した。さらには、縮退特徴量を用いた疑似高次元クラスタリングを提案し、画像照合のさらなる高速化および高精度化を図った。
すべて 2004 2003
すべて 雑誌論文 (12件) 図書 (1件)
Proc. of European Conference on Computer Vision (ECCV2004) Vol.III
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Proc. of International Conference on Pattern Recognition (ICPR2004)
第三回情報科学技術フォーラム(FIT2004)
画像の認識・理解シンポジウム MIRU2004
Proc. of European Conference on Com puter Vision (ECCV2004)
The third Information-Science-and-Technology Forum (FIT2004)
Meeting on Image Understanding and Recognition, (MIRU2004)
International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI'03)
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第二回情報科学技術フォーラム(FIT2003) I-047
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International Workshop on ontent-Based Multimedia Indexing (CBMI2003)
The second Information-Science-and Technology Forum (FIT2003)
Handbook of Video Databases( Borko Furht and Oge Marques eds.)(CRC Press, Boca Ratton, Florida)
