• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2016 年度 研究成果報告書

社会規模での大規模コーパス収集による映像検索エンジンの再構築

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 26280040
研究種目

基盤研究(B)

配分区分一部基金
応募区分一般
研究分野 マルチメディア・データベース
研究機関神戸大学

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)

研究分担者 松原 崇  神戸大学, その他の研究科, 助教 (70756197)
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
研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2017-03-31
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
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.

自由記述の分野

人工知能、特に機械学習

URL: 

公開日: 2018-03-22  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi