著者

井上 中順 斉藤 辰彦 篠田 浩一 古井 貞煕

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J93-D, no.12, pp.2633-2644, 2010-12-01

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本研究では,映像の中から「飛行機」や「歌っている人」といった高次特徴を検出するタスクに対し,SIFT特徴とMFCC特徴の混合ガウス分布(GMM)を用いた統計的手法を提案する.検出手法には,話者認識などで用いられてきたゆう度比による検出と,GMM Supervector SVM (GS-SVM)による検出の二つを用いる.ゆう度比による検出では,高次特徴が出現する部分としない部分のGMMをそれぞれ学習し,二つのモデルから得られるゆう度の比をもとに高次特徴を検出する.GS-SVMでは,各ショットに対するGMMを求め,GMM間の距離から定義されるRBFカーネルを用いたSVMで学習・識別を行う.最後に,各手法から対数ゆう度比を求め,その重み付き和により手法の融合を行う.TRECVID2009のデータセットを用いて評価実験を行った結果,Mean Average PrecisionはSIFT特徴とGS-SVMを用いた場合の0.141から,融合手法により0.173まで向上した.

著者

望月 貴裕 藤井 真人 八木 伸行 篠田 浩一

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.384, pp.77-82, 2007-12-06

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本稿では,ダイジェスト映像を処理対象としていた映像のパターン化によるシーンの数値列化に基づくイベント(ホームラン,シングルヒット,四球など)識別手法を試合全体映像に適用するフレームワークを提案し,さらにイベントの間の区間に含まれる試合状況に関する情報を用いて,識別結果に修正を加える手法を提案した.試合全体映像から,投球ショット,リプレイシーン,イニングチェンジなどの出現位置に基づき,識別対象とするイベント候補シーンをセグメンテーションする.パターン化および数値列化したイベントシーンの学習によるイベント識別手法により,各イベント候補シーンのイベント識別を行う.各イベント候補シーンの識別結果とシーンの長さとの関係を利用し,イベントの生起しないシーン(非イベントシーン)を特定する.非イベントシーンおよびイベント候補シーンのセグメンテーションで除去された区間から,画像解析によるベース領域検出などの手法を用いて試合状況に関する情報を抽出し,そこから定められる制約条件に基づきイベントシーンの識別結果の修正を行う.数試合のメジャーリーグの野球映像を用いて識別実験を行い,評価を行う.