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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-06-08 11:30 異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づくWeb映像リランキング ○吉田 壮・棟安実治（関西大）  SIS2018-8 |
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| 抄録 | （和） | 映像検索の精度向上を目的として，映像に含まれる内容に基づいてランキングを修正するリランキング手法が提案されている．従来手法ではこれを，映像特徴の類似性を近傍ランキング間で最大にすることで実現している．本文では，映像特徴のみでなく，アップローダ・タグ・関連映像リンクなど，映像に付随する異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づくWeb映像リランキング手法を提案する．提案手法ではまず，アップローダ，映像，タグをノード，映像と関連映像および映像とそれに付随するメタデータとの間にエッジを定義することでグラフを構築する．本文では，この異種メタデータをノードとするグラフをHeterogeneous graphと呼ぶ．局所保存性を基に目的関数を設計し，Heterogeneous graphに対してソフトクラスタリングを行うことで，アップローダ・映像・タグそれぞれが帰属するクラスタを同時に算出し，これを映像に含まれるトピックとみなす．推定したトピックを利用することで，映像内容の多様性を考慮した映像リンランキングを可能とする． |
| （英） | This paper addresses the problem of analyzing a heterogeneous graph for extracting topics including videos in a dataset and improving the performance of video retrieval. Unlike previous works which only focus on an individual video graph, the proposed method leverages the ``mutual reinforcement'' of heterogeneous objects such as videos, their associated tags, and users obtained by social influence mining. In order to represent multiple types of relationships between them, the proposed method attempts to extract latent features which mean topics on a target dataset from a video group obtained by a keyword search using a heterogeneous graph-based soft clustering approach. Specifically, the proposed method constructs three subgraphs: a user-tag graph, a video-video graph, and a video-tag graph. We combine the three types of graphs to obtain the heterogeneous graph. Then the extraction of latent features becomes feasible by applying graph-based soft clustering to the heterogeneous graph and grouping different types of data as clusters. By estimating the membership of each cluster for each video, the proposed method defines a video similarity measure and formulates the video search reranking as an optimization problem. | |
| キーワード | （和） | 映像検索 / リランキング / メタデータ / グラフベースソフトクラスタリング / / / / |
| （英） | video retrieval / reranking / metadata / graph-based soft clustering / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 73, SIS2018-8, pp. 69-74, 2018年6月. | |
| 資料番号 | SIS2018-8 | |
| 発行日 | 2018-05-31 (SIS) | |
| 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 | SIS2018-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS IPSJ-AVM ITE-3DMT |
| 開催期間 | 2018-06-07 - 2018-06-08 |
| 開催地（和） | 定山渓ビューホテル |
| 開催地（英） | Jozankei View Hotel |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Enbedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2018-06-SIS-AVM-3DIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づくWeb映像リランキング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Web video search reranking via graph-based soft clustering using heterogeneous metadata integration |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像検索 / video retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | リランキング / reranking |
| キーワード(3)（和/英） | メタデータ / metadata |
| キーワード(4)（和/英） | グラフベースソフトクラスタリング / graph-based soft clustering |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 吉田 壮 / Soh Yoshida / ヨシダ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu / ムネヤス ミツジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-06-08 11:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2018-8 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.73 |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-31 (SIS) |
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