| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-02-17 15:30 SIFT特徴点軌跡を用いた周辺ヒストグラムによる動画類似度ベクトル量子化を用いない非学習型の動画検索法 ○久保裕明・斎藤英雄（慶大）・佐藤真一（NII）  PRMU2010-215 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，静止画，動画検索の分野において特徴点及び局所特徴量を用いた手法が多く用いられている． その中で現在用いられている手法の多くは，Bag of Features(BoF)モデルに代表される様なベクトル量子化を用いる手法である． しかし，BoFモデルを用いる手法はベクトル量子化を行う際に事前学習を必要とし，事前学習に用いたデータや学習の際のクラスタリング結果が手法の精度に影響を与える． そこで，本論文ではSIFT特徴点の描く軌跡をベースとした非学習型の動画間類似度評価を提案する． 本手法では，抽出した特徴量の各次元における周辺ヒストグラムを用いて動画を表現する事で，ベクトル量子化を行わず抽出した特徴量を量子化を行った． 評価実験では実際にインターネット上の動画サイトから収集した動画を対象に類似動画の検索を行い，本手法の性能を示した． |
| （英） | Video similarity is a basic technique of scene/object recognition. To extract discriminative features from videos, recent popular methods handle videos with visual words i.e., vector quantized descriptors. However, the performance of vector quantization depends on the pre-learning, especially on the clustering. In this paper, we propose a novel video similarity measurement by using marginal distribution on the feature space. Our method uses key-point trajectories extracted from videos and represents videos as histogram representing marginal distribution. Video similarity is defined as combination of similarities between marginal distributions. We tested our method by similar video retrieval tasks. Our method retrieved a kind of hommaged videos which have modified background, are heavyly encoded, rewited by hand and so on. |
|
| キーワード | （和） | 類似動画検索 / 非学習 / 周辺ヒストグラム / 特徴点軌跡 / SIFT / / / |
| （英） | Video Similarity / Non-learning / Marginal histogram / Keypoint-Trajectory / SIFT / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 414, PRMU2010-215, pp. 43-48, 2011年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-215 | |
| 発行日 | 2011-02-10 (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 | PRMU2010-215 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2011-02-17 - 2011-02-18 |
| 開催地（和） | 埼玉大 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 映像処理とTRECVID |
| 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 | 2011-02-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SIFT特徴点軌跡を用いた周辺ヒストグラムによる動画類似度ベクトル量子化を用いない非学習型の動画検索法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Video Similarity Measuring using SIFT Trajectories without Pre-learning Process |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 類似動画検索 / Video Similarity |
| キーワード(2)（和/英） | 非学習 / Non-learning |
| キーワード(3)（和/英） | 周辺ヒストグラム / Marginal histogram |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴点軌跡 / Keypoint-Trajectory |
| キーワード(5)（和/英） | SIFT / SIFT |
| 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） | 久保 裕明 / Hiroaki Kubo / クボ ヒロアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学院 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 斎藤 英雄 / Hideo Saito / サイトウ ヒデオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学院 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 真一 / Shin'ichi Satoh / サトウ シンイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-02-17 15:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-215 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.414 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-02-10 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]