SURF特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-07-12
• タイトル: SURF特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Similar Video Retrieval Method based on the Coarsened SURF
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 情報科学と社会科学の融合リサーチグループ
• 著者所属: 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 情報科学と社会科学の融合リサーチグループ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Scocial Science Research Group Graduate School of Business Sciences University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Scocial Science Research Group Graduate School of Business Sciences University of Tsukuba
• 著者名: 村林, 昇; 吉田, 健一
• 著者名(英): Nobom, Murabayashi; Kenichi, Yoshida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ビデオ検索に局所特徴量を用いる場合，DVD の MPEG2 画像サイズMP@ML (720×480) を考えると １ フレーム当たりのキーポイント数が数千に及ぶこともある。特徴抽出したデータをそのまま用いると膨大なデータ量となり，大容量のメモリ量が必要になってしまう．本論文ではこの課題に対応するため，局所特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法を提案する．具体的には，局所特徴量として SURF 特徴量を用い，特徴抽出を行うビデオ画像サイズを元の画像サイズから １/8 まで縮小し 90×60 として特徴抽出を行いさらに 2 値化することで粗量子化してデータ量を削減してハッシュ法により検索を行う．改変した類似ビデオを用いた検索性能の評価実験を行い，平均正解率 90％ であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Supposing video frame size is 720 x 480 and video retrieval are conducted using local features，there are thousands of key points within a frame image． Therefore a large amount of memory capacity required．To cope with this problem we propose similar video retrieval method based on the coarsened SURF．SURF processing are conducted in a size of 90 x 60 thumbnail frame image．After this processing， coarsened SURF data are created based on the binary processing．Experiment result shows average detection accuracy is 90%．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2012-AVM-77, 号 4, p. 1-6, 発行日 2012-07-12
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会