著者

黄瀬浩一 岩村 雅一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.49, no.9, pp.1082-1089, 2008-09-15

参考文献数

22

被引用文献数

8

著者

黄瀬浩一 岩村 雅一

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.49, no.9, pp.1082-1089, 2008-09-15

著者

勝手美紗 内海ゆづ子 黄瀬浩一

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.5, pp.1-7, 2012-11-26

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本稿では,インターネット上の大規模な動画像を自動で分類することを目的とし,動画像中のイベントを検出する.インターネットで配信されているホームビデオなどの動画の多くは視点が固定されずに撮影されているため,動画像から人物や物体の動きの情報を取得することは困難であり,行動認識などの技術を用いてイベントを検出することは困難となる.また,イベントは行われる環境や環境を構成する物体に大きく依存する.そこで,動画像中の背景や動画像中に登場する物体に着目し,イベントの検出を行う.背景からは, Opponent SIFT 特徴量を Bag-of-Feature で表現したものを特徴量として抽出する.物体特徴量には,動画像から物体検出器により検出した物体の頻度と識別器の信頼度の値を用いる.それぞれ特徴量を用いて最近傍探索を行い,結果を統合することでイベントの認識を行った.評価は TRECVID2012 Multimedia Event Detection タスクのデータセットを用いて行った.その結果,特定の環境でのみ行われるイベントと動画中の物体を高い精度で検出できたイベントを検出できた.

著者

柏木隆宏 黄瀬浩一

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.20, pp.1-6, 2011-08-29

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莫大な数の部分空間を用いて 3 次元物体を高速に認識する手法を提案する.通常,データベース中の部分空間とクエリとなる特徴量の類似度は,その部分空間へ射影した際の射影長を計算することで求められる.そのため,データベース中の部分空間の数が莫大になると,全ての部分空間との類似度を計算し,物体を認識するために,莫大な処理時間が必要となる.そこで我々は、莫大な数の部分空間のデータベースに対して,近似的に探索を行い,高速に物体を認識する手法を提案する.また,近似探索を行った場合でも認識率を維持するため,近似を用いて高速に部分空間の絞り込みを行い,絞り込んだ部分空間において正確な類似度の比較を行う手法も提案する (2 段階処理).更に,この手法を相互部分空間法にも適用し,3 次元物体の高速で高精度な認識を実現する.実験を行った結果,近似を用いて類似度の高い部分空間を求めて物体を認識した場合,近似を用いない場合に比べて処理時間を 300 分の 1 にすることができた.また,近似を用いて相互部分空間法を行うことで,近似を用いた部分空間法と比べて,認識率が 60% 以上向上した.

著者

黄瀬浩一 百田 賢一 杉山 淳一 馬場口 登 手塚慶一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.34, no.8, pp.1716-1730, 1993-08-15

被引用文献数

5

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印刷文書こ記録された情報を計算機を介して有効利用するためには、文書中の文字を認識し、論理構造により構造化するという文書画像理解が不可欠となる。一般に、文書の論理構造は、章、節などの論理オブジェクトの木構造として表現され、文書のレイアウトとともに、コンテントとも深い関連性を持つものである。したがって、文書画像理解のロバスト性を向上させるためには、いずれか一方ではなく、両者を知識として蓄え、協調的に使用することが望ましい。本論文では、仮説駆動型の処理戦略の導入により、この目標の達成を試みる。本手法では、まず文書のレイ・アウトに関する知識を用いて、論理オブジェクトの領域を抽出する。ここで、抽出結果に複数の可能性が残る場合には、互いに矛盾する仮説として生成する。生成された仮説は、依存関係を保持する依存関係データベースにより記録・管理され、処理の制御に使用される。また、処理の途中で発見された仮説の矛盾は矛盾データベースに記録され、探索空間の削減に用いられる、次に仮説の依存関係、矛麿を考慮しつつ、コンテントに関する知識を用いて仮説を検証する。本手法では、単語の接続性、単語列の矛盾という二つの概念を導入し、知識を表現する。縦書き名刺100枚を対象とした仮説生成検証実験から、文字の摘出率93.0%、論理オブジェクトの抽出率92.6%、コンテントの同定率86.8%を得、本手法の有効性を確認した。