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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-11-04 15:00 ［ポスター講演］モーダル間の共起関係を考慮した階層的トピック軌跡モデルによる映像認識検索 ○中野拓帆（東大）・木村昭悟・亀岡弘和（NTT）・宮部滋樹・嵯峨山茂樹・小野順貴（東大）・柏野邦夫（NTT）・西本卓也（東大）  IBISML2010-73 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，与えられた映像に適合するメタ情報を提示する映像認識（automatic video annotation） と，与えられたメタ情報に適合する映像を提示する映像検索（video retrieval） とを，統一的な枠組で取り扱う映像認識検索問題を取り上げ，そのための統計モデルである階層的トピック軌跡モデル HTTM を提案する．提案モデルは，各モダリティ及びクロスモーダルの共起関係を考慮したトピックモデルと，その時空間的ダイナミクスを表現する状態空間モデルとによって構成され，映像におけるインスタンス・シーン・コンセプトを階層的に表現する．このモデルに基づき，モデル推定・映像認識・映像検索それぞれを簡易に実現することが可能である．それと共に，音響信号や地理情報など他の要素を新規に導入する拡張も容易である．本稿では，人手によりラベル付けされた映像データセットに対してこのモデルを用いた認識実験を行い，精度向上の結果とともに報告する． |
| （英） | This paper deals with a problem of ``video annotation retrieval'' that achieves automatic video annotaion (providing relevant text labels for a given video clip) and video retrieval (providing relevant video clips for a given text label(s)) within a unified framework. We propose a new statistical model, named Hierarchical Topic Trajectory Model (HTTM), for aquiring a dynamically changing topic model that represents the relationship between video frames and associated text labels. Model parameter estimation, annotaion and retrieval can be easily executed. It is also easy to add new modals such as audio signal and geometrical information. Preliminary experiments on video annotation task with humanly annotated video dataset indicate that our proposed method can improve the annotation accuracy. | |
| キーワード | （和） | 映像認識・検索 / トピックモデル / 確率的正準相関分析 / 隠れマルコフモデル / / / / |
| （英） | video annotation retrieval / topic model / canonical correlation analysis / hidden Markov model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-73, pp. 105-112, 2010年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2010-73 | |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2010-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2010-11-04 - 2010-11-06 |
| 開催地（和） | 東大生産研 |
| 開催地（英） | IIS, Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | IBIS 2010 (情報論的学習理論ワークショップ) |
| テーマ（英） | IBIS 2010 (Workshop on Information-based Induction Sciences) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2010-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モーダル間の共起関係を考慮した階層的トピック軌跡モデルによる映像認識検索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hierarchical topic trajectory model for video annotation retrieval considering cross-modal co-occurrences |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像認識・検索 / video annotation retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | トピックモデル / topic model |
| キーワード(3)（和/英） | 確率的正準相関分析 / canonical correlation analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 隠れマルコフモデル / hidden Markov model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 拓帆 / Takuho Nakano / ナカノ タクホ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 昭悟 / Akisato Kimura / キムラ アキサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀岡 弘和 / Hirokazu Kameoka / カメオカ ヒロカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮部 滋樹 / Shigeki Miyabe / ミヤベ シゲキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 嵯峨山 茂樹 / Shigeki Sagayama / サガヤマ シゲキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 順貴 / Nobutaka Ono / オノ ノブタカ |
| 第6著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柏野 邦夫 / Kunio Kashino / カシノ クニオ |
| 第7著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西本 卓也 / Takuya Nishimoto / ニシモト タクヤ |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-11-04 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2010-73 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.265 |
| ページ範囲 | pp.105-112 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) |
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