| 講演名 | 2005-06-16 ショット検出を頑強にするための学習用データの生成手法(テーマセッション: 映像インデクシング, データ工学とメディア理解との融合) 松本 一則, 帆足 啓一郎, 菅野 勝, 内藤 正樹, |
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| 抄録(和) | ショット境界の検出性能を向上するために, 特徴量を多数使用する必要がある.このため, 識別関数の作成が非常に困難になってきた.そこで, 識別器が最終的に出力するカテゴリ分類確率を用いて事例のエントロピーを計算し, 学習結果にあまり影響を与えないと思われる事例を訓練集合から除外する手法を試みた.また, 限られた訓練用動画を活用するため, 瞬時カットの近傍で画質変換を行ってから特徴抽出を行い, そのエントロピーが大きい事例を学習事例に追加する手法も試みた.本稿では, その検証結果について詳しく報告する. |
| 抄録(英) | To improve the performance of shot boundary detection, more and more features are being treated. This arises that discrimination function of is hard to design. Authors suggest the method to eliminate non-significant negative case from a training data set by an entropy measurement. And also a method to add significant artificial cases based on entropy is discussed. This manuscript describes the detail of experimental result of these methods. |
| キーワード(和) | ショット境界検出 / サポートベクターマシン / エントロピー最大化 / 訓練集合の洗練 |
| キーワード(英) | Shot Boundary Detection / Support Vector Machine / Entropy Maximization / Refinement of Training Data |
| 資料番号 | DE2005-6,PRMU2005-27 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2005/6/9(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ショット検出を頑強にするための学習用データの生成手法(テーマセッション: 映像インデクシング, データ工学とメディア理解との融合) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Training Data Generation Method for Shot Boundary Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ショット境界検出 / Shot Boundary Detection |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(3)（和/英） | エントロピー最大化 / Entropy Maximization |
| キーワード(4)（和/英） | 訓練集合の洗練 / Refinement of Training Data |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松本 一則 / Kazunori MATSUMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | KDDI研究所 KDDI R&D Labs. Inc. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 帆足 啓一郎 / Keiichiro HOASHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | KDDI研究所 KDDI R&D Labs. Inc. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 菅野 勝 / Masaru SUGANO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | KDDI研究所 KDDI R&D Labs. Inc. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 内藤 正樹 / Masaki NAITO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | KDDI研究所 KDDI R&D Labs. Inc. |
| 発表年月日 | 2005-06-16 |
| 資料番号 | DE2005-6,PRMU2005-27 |
| 巻番号（vol） | vol.105 |
| 号番号（no） | 118 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |