| 研究課題/領域番号 |
17300040
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
佐藤 真一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90249938)
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| 研究分担者 |
HOULE Michael E. 国立情報学研究所, 情報学資源研究センター, 客員教授 (90399270)
片山 紀生 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (60280559)
孟 洋 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (60312203)
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| キーワード | 映像インデクシング / 映像マイニング / 画像認識モデル / クラスタリング / マルチモーダル解析 |
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| 研究概要 |
本研究では、日々大量に提供される放送映像から自動的に画像認識のためのモデルを学習する手法について検討する。これは、映像アーカイブ検索のための映像内容解析や、人間と日常生活の中で対話するロボットのための視覚の実現などのために特に重要である。このような目的のためには、工業用ロボットの視覚のような精密な検出・計測は不要だが、一般の人間が常識として知っているきわめて多種類の物体を見分けたり、今後話題になりそうなまったく新しい物体を見分けるためのモデルが必要となる。本研究では、このような目的に利用可能な画像認識モデルを、放送映像から大量かつ動的に学習する手法の実現を目指す。
平成19年度は、昨年度に引き続き、映像中の物体として顔に着目して、その自動認識モデルのための、顔と名前の対応づけを自動獲得する方法について検討を行った。また、異なるカメラから同一物体を撮影している映像セグメントの同定のため、映像中の物体に対応する特徴点群の動きを追跡し、その軌跡の変化点のタイミングを照合するという手法を考案し、その効率の良いアルゴリズムを実現した。加えて、画像中の特徴点から抽出した局所特徴量が構成するクラスタと、文字字幕などのテキスト情報との共起関係から、画像中の物体とその名前との対応づけを自動推定する手法について検討を行った。
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