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講演抄録/キーワード
講演名 2012-09-02 10:30
映像のセマンティックインデクシングのためのq-混合ガウス分布
井上中順篠田浩一東工大PRMU2012-34 IBISML2012-17
抄録 (和) 近年,Bag-of-visual-words(BoW)法を確率的枠組みに発展させた混合ガウス分布(Gaussian mixture models; GMMs)が,映像のセマンティックインデクシングにおいて,映像から抽出された局所特徴の分布の表現に効果的であることが報告されている.ガウス分布はBoltzmann-Shannonエントロピーを最大化する確率分布として導出されるが,物理学における複雑系の分野では,Boltzmann-Shannonエントロピーを一般化したTsallisエントロピーから導出されるq-ガウス分布が,マルチフラクタルなどのモデルの表現に効果的であることが示されている.q-ガウス分布は,q値により分布の裾の長さを変化させることができ,2次よりも高次なモーメントを調節できるため,外れ値に対する頑健性の向上が期待される.そこで,本研究では,q-ガウス分布の混合モデルであるq-混合ガウス分布を提案し,映像と画像のセマンティックインデクシングにおけるその有用性を示す.評価実験は,TRECVID 2010 Semantic IndexingデータセットとPASCAL VOC 2010データセットで行い,評価尺度のMean Average Precisionはそれぞれのデータセットで,10.9%, 49.4%となり,通常のGMMを用いた場合よりも高い精度を示した. 
(英) Gaussian mixture models (GMMs) which extend the bag-of-visual-words (BoW) to a probabilistic framework have been proved to be effective for image and video semantic indexing. Recently, the q-Gaussian distribution, which is derived in the non-extensive statistics, has been shown to be useful for representing patterns in many complex systems in physics such as fractals and cosmology. We propose q-Gaussian mixture models (q-GMMs), which are mixture models of q-Gaussian distributions, for image and video semantic indexing. It has a parameter q to control its tail-heaviness. The long-tailed distributions obtained for q>1 are expected to effectively represent complexly correlated data, and hence, to improve robustness against outliers. In our experiments, our proposed method outperformed the BoW method and achieved 49.4% and 10.9% in Mean Average Precision on the PASCAL VOC 2010 dataset and the TRECVID 2010 Semantic Indexing dataset, respectively.
キーワード (和) 映像検索 / セマンテイックインデクシング / 混合ガウス分布 / / / / /  
(英) video search / semantic indexing / Gaussian mixture model / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 197, PRMU2012-34, pp. 31-36, 2012年9月.
資料番号 PRMU2012-34 
発行日 2012-08-26 (PRMU, 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 PRMU2012-34 IBISML2012-17

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2012-09-02 - 2012-09-03 
開催地(和) 東京農工大 
開催地(英)  
テーマ(和) コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習および企業ニーズセッション 
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 2012-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 映像のセマンティックインデクシングのためのq-混合ガウス分布 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) q-Gaussian Mixture Models for Video Semantic Indexing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 映像検索 / video search  
キーワード(2)(和/英) セマンテイックインデクシング / semantic indexing  
キーワード(3)(和/英) 混合ガウス分布 / Gaussian mixture model  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 中順 / Nakamasa Inoue / イノウエ ナカマサ
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 Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ
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 Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2012-09-02 10:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2012-34,IEICE-IBISML2012-17 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.197(PRMU), no.198(IBISML) 
ページ範囲 pp.31-36 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2012-08-26,IEICE-IBISML-2012-08-26 


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