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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-02-10 14:50 GMM-SupervectorとSVMを用いた映像からのイベント検出 ○上嶋勇祐・井上中順・篠田浩一（東工大）・佐藤俊介（キヤノン）  PRMU2011-230 SP2011-145 |
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| 抄録 | （和） | 映像からのイベント検出では，様々な環境で撮影された大量の映像資源の中から，複雑なイベントの検出を行う．本論文では，GMM supervectorとサポートベクトルマシン（SVM）を用いたイベント検出手法を提案する．一つのGMM supervectorはあるビデオから抽出された局所特徴量の分布を表す混合ガウス分布（GMM）のパラメータから構成される．GMMはイベント検出によく用いられるBag-of-Words（BoW）手法を確率的枠組みに拡張したものとみなすことができ，データが少ない場合でも高性能な手法である．TRECVID2010 Multimedia Event Detection(MED) タスクのデータセットを用いた評価実験では，この手法による結果はmean minimum Normalized Detection Cost 0.534となり，BoWに基づく従来手法の0.565を上回る精度となった．また，TRECVID2011 MEDタスクのデータセットを用いた実験結果の解析を行った． |
| （英） | In multimedia event detection, complex target events are detected from a large set of consumer domain videos taken in unconstrained environment. We propose a multimedia event detection method using GMM supervectors and support vector machines (SVMs) with multiple features. A GMM supervector consists of the parameters of a Gaussian mixture model (GMM) which represents the distribution of local features extracted from a clip. GMMs can be regarded as an extension of the Bag-of-Words (BoW) method to a probabilistic framework, and thus, expected to be robust against the data insufficiency problem. In the experiment using the dataset of TRECVID2010 MED task, the performance of the proposed method (mean minimum NDC 0.534) was better than the conventional method based on BoW (0.565). | |
| キーワード | （和） | イベント検出 / 特徴抽出 / GMM-Supervector / サポートベクトルマシン / / / / |
| （英） | Multimedia event detection / Feature extraction / GMM-Supervector / Support vector machine / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 430, PRMU2011-230, pp. 195-200, 2012年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2011-230 | |
| 発行日 | 2012-02-02 (PRMU, SP) | |
| 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 | PRMU2011-230 SP2011-145 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU SP |
| 開催期間 | 2012-02-09 - 2012-02-10 |
| 開催地（和） | 東北大学 青葉山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 時系列パターン認識 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2012-02-PRMU-SP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GMM-SupervectorとSVMを用いた映像からのイベント検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Event detection from Video using GMM-Supervectors and SVMs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | イベント検出 / Multimedia event detection |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴抽出 / Feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） | GMM-Supervector / GMM-Supervector |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクトルマシン / Support vector machine |
| 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） | 上嶋 勇祐 / Yusuke Kamishima / カミシマ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 中順 / Nakamasa Inoue / イノウエ ナカマサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 俊介 / Shunsuke Sato / サトウ シュンスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | キヤノン株式会社 (略称： キヤノン) Canon Inc. (略称： Canon) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-02-10 14:50:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2011-230, SP2011-145 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.430(PRMU), no.431(SP) |
| ページ範囲 | pp.195-200 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-02-02 (PRMU, SP) |
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