| 研究課題/領域番号 |
15K00159
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| 研究機関 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
陳 キュウ 工学院大学, 工学部, 准教授 (00400292)
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| 研究分担者 |
小谷 光司 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20250699)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | アノテーション / マルチメディア / データベース / ディープラーニング / アルゴリズム / 情報システム |
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| 研究実績の概要 |
近年、ネットワック接続速度の向上や、カメラ付きモバイル端末の普及および大容量ストレージ装置の価格が下落に伴い、インターネット上で公開される映像の数が急速に膨らんでいる。テレビで放送される映像や、ビデオカメラなどで撮影された映像などには、内容を説明したテキスト情報が存在しないため、キーワードなどを用いて簡単に意味に基づいた映像検索を実現のに、映像内容を表すメタ情報をテキスト形式で付与する自動ビデオアノテーションが必要である。本研究では、ディープラーニングの方法を取り組み、自動的にビデオアノテーションを高精度かつ高速に実現する手法を試みた。今年度の研究成果は以下のようになる。
本研究において、ディープラーニングを用いてビデオの自動アノテーションシステムを実現するため、まず畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用して、ビデオシーケンスの各フレームのシーンラベルを付与する。それから、時系列での特徴を抽出し、意味的にまとまりを持つ連続したショット列であるシーンを認識し、学習により高精度かつ高速にビデオデータベースの自動アノテーションを行う。本年度はフレーム画像のラベリング手法、ショートの認識手法、及び自動アノテーション手法からなるビデオデータベースの自動アノテーションアルゴリズムを確立した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
現在までは当初の予定通り、ディープラーニングを用いたビデオデータベースの自動アノテーション手法を確立した。共同研究者と定期的研究の打ち合わせを行っており、良好な連携がとれていた。研究実施体制が当初に計画した体制を組めた。
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| 今後の研究の推進方策 |
これからの研究は当初の予定通りで、アノテーション手法の検討、及びビデオの編集による影響を対応できる手法を検討するなどの研究へ展開する。また、研究共同研究者と定期的研究の打ち合わせなどを行い、研究実施体制を維持する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由としては、ビデオのアノテーション評価装置を試作のために用いる電子機材類の納品遅延により、支払いは次年度にずれ込むことになった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
平成27年度未使用額と平成28年度助成金を併せて、システム評価用のために用いる電子機材類を購入し、評価装置を試作する。
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