@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00132460, book = {全国大会講演論文集}, issue = {データベースとメディア}, month = {Sep}, note = {我々はこれまでに画像のコンテンツ情報のみを用いた自己組織化マップ(以下, SOM)による自動分類を行なってきた。従来までの結果を見てみると精度はそれほど高くないが, ある程度の自動分類が可能であることが判明している。一般にコンテンツ情報のみを用いると, 動画像の内容の情報が欠落することから, コンテンツ情報のみを用いたクラスタリングには限界があることが判明している。よって更なるクラスタリング精度の向上のためには映像に対する記述情報が必要になってくるものと考えられる。このような背景から, 本研究ではSOMを用いた動画像データのコンテンツ情報をもとにしたクラスタリング結果を映像の内容記述を行なう際の補助的な手段として用いることにし, 実際に動画像データのカットに対し記述を行い, その記述情報と動画像のコンテンツ情報を両方取り入れたハイブリッド型の特徴ベクトルを生成し, それをもとにSOMによる学習およびクラスタリングを行なった。}, pages = {214--215}, publisher = {情報処理学会}, title = {映像データベースの内容記述へのコンテンツ情報の応用}, volume = {第55回}, year = {1997} }