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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-02-21 11:00 木構造クラスタリングを用いた動画像からの高次特徴抽出 ○中村太一・篠田浩一・古井貞煕（東工大）  PRMU2007-220 |
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| 抄録 | （和） | 動画像から「自動車」，「人」などの高次特徴を検出する問題に対し，木構造辞書とノード選択を組み合わ せることで，計算時間とデータ記憶領域を抑えながら，各高次特徴に特化した特徴を利用可能な検出手法を提案する． まず，局所特徴の木構造クラスタリングを行うことで．全ての高次特徴に共通の木構造辞書を作成する．次に，高次特徴毎に利用するノードをこの木構造辞書から選択し，それぞれの高次特徴の素性 (visual word) とする．さらに，そのvisual word のうち，前後のフレーム画像から動きがあると判定されたものを，motion word として抽出する．こ れら２種類の word の出現回数を要素とする特徴ベクトルを作成し，それを入力とする最大エントロピーモデルを学習する．このモデルを用いて高次特徴の検出を行う．TRECVID 2006, 2007 のデータセットで評価実験を行った結 果，Mean Average Precision(MAP) の最大値においてベースラインの値 0.097 から，ノードの選択により 0.100 へ， motion word を加えることで 0.102 へ向上し，提案手法の有効性が確認された． |
| （英） | We propose a novel method using a tree-structured codebook and a node selection technique for high-level feature extraction from video data. We first quantize local SIFT descriptors to construct a tree-structred codebook shared among all the high-level features. Then, we select nodes to be used as visual words for each high-level feature. We also propose motion words which are defined as visual words with motion activities. We evaluate the proposed method using TRECVID 2006 and 2007 database. By selecting nodes, Mean Average Precision(MAP) improved from 0.097(baseline) to 0.100. By using the motion word, MAP father improved to 0.102. These results confirmed the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 動画像アノテーション / 高次特徴検出 / 物体認識 / SIFT descritor / 木構造クラスタリング / / / |
| （英） | Video annotation / High-level feature extraction / Object recognition / SIFT descriptor / Tree-structured clustering / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 491, PRMU2007-220, pp. 37-42, 2008年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2007-220 | |
| 発行日 | 2008-02-14 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2007-220 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2008-02-21 - 2008-02-22 |
| 開催地（和） | 筑波大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tsukuba |
| テーマ（和） | 文字・文書の認識・理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2008-02-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 木構造クラスタリングを用いた動画像からの高次特徴抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | High-level feature extraction from video data using tree clustering |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動画像アノテーション / Video annotation |
| キーワード(2)（和/英） | 高次特徴検出 / High-level feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） | 物体認識 / Object recognition |
| キーワード(4)（和/英） | SIFT descritor / SIFT descriptor |
| キーワード(5)（和/英） | 木構造クラスタリング / Tree-structured clustering |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 太一 / Taichi Nakamura / ナカムラ タイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古井 貞煕 / Sadaoki Furui / フルイ サダオキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-02-21 11:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2007-220 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.491 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-02-14 (PRMU) |
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