著者

小関 健太郎 森田 武史 山口 高平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.4H3GS402, 2020 (Released:2020-06-19)

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Linked Dataや知識グラフの観点から,知識の共有や意味内容に基づく処理の実現を目的としてさまざまな規模や領域のオントロジーが構築されている.これに伴って異なるオントロジーの統合とその利用が研究されているが,特にドメイン知識と一般知識の連携を目的として,教科オントロジーや法律オントロジーのようなドメインオントロジーと,日本語WikipediaオントロジーやYAGO等の大規模汎用オントロジーとの統合が注目されている.そこで本研究では,両者の統合における課題を考察し,信頼性や対象範囲のギャップに関する課題に対して,これらの課題を考慮したクラス階層の自動マージ手法を提案する.提案手法では,一方のオントロジーの知識を他方の知識に優先させる非対称な統合によって知識の訂正を行うことに加えて,普遍的・一般的な概念を体系化したオントロジーである上位オントロジーを導入することで,対象範囲によらず共通する上位階層での整合性の改善を図る.この際上位オントロジーの統一が必要となるが,上位階層を変更した大規模汎用オントロジーを新たに事前構築し評価を行った.

著者

関 健太郎 榎本 忠儀

雑誌

研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)

巻号頁・発行日

vol.2013-AVM-81, no.1, pp.1-6, 2013-07-12

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SHV 向けに動きベクトル検出処理速度を超高速化した帯状探索窓動きベクトル検出アルゴリズムを開発した。本アルゴリズムは 0 次~ 2 次探索で構成される。0 次探索は複数の候補点より最適な探索点を得る予備探索、1 次探索は帯状探索窓探索、2 次探索はダイアモンド探索である。本アルゴリズムを H264/AVC に準拠したソフトウェアエンコーダに実装し、6 種類の HDTV(High Definition TeleVision) 画像 (“Bronze with Credits”、“Ice Hockey”、“Whale Show”、“Tractor”、“Riverbed”、“Inter-section”) に適用し、画質、探索速度を評価した。その結果、本アルゴリズムは全探索法と遜色のない高画質を維持することができた。 “Bronze with Credits” で評価した本アルゴリズムは探索速度を FS の 204.53 倍、S-UMHS の 3.346 倍、EPZS の 1.727 倍、高速化することができた。