| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2013-02-22 16:40
視覚特徴およびタグ共起を用いた大規模Webビデオショットランキング ○Do Hang Nga・柳井啓司(電通大) PRMU2012-176 |
| 抄録 |
(和) |
本研究はビデオショットの間の視覚的関連およびビデオとそのタグの共起関係を利用した新しいランキング手法を提案する。提案手法は特定動作の関連Web ビデオショットの自動抽出システムに適用する。提案手法ではノイズが多く含まれたタグ情報はビデオのコンテンツ情報によって洗練し、より効率的に使うことができる。また、ビ
デオショットの視覚特徴と同時にそのビデオの洗練されたタグ特徴も考慮することによって、視覚特徴のみを利用することよりランク上位で多くの関連ありのビデオショットが得られる。大規模実験でベースラインとの比較を行い、提案手法の有効性を検証できた。 |
| (英) |
In this paper, we propose a novel ranking method which aims to detect automatically relevant Web video shots of specic actions using visual links between the video shos as well as textual links between the videos and their tags. Our method adopts content based features to reduce tag noise and exploits the rened tags to improve VisualRank method which employs only visual features. We conduct large-scale experiments and show the effectiveness of our proposed method over the baseline. |
| キーワード |
(和) |
Web データ / 教師なし / 大規模 / 共ランキング / タグ共起 / / / |
| (英) |
Web data / unsupervised learning / large-scale / co-ranking / tag co-occurence / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-176, pp. 221-226, 2013年2月. |
| 資料番号 |
PRMU2012-176 |
| 発行日 |
2013-02-14 (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) |
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PRMU2012-176 |