| 講演名 | 2012-02-10 GMM-SupervectorとSVMを用いた映像からのイベント検出(テーマセッション,時系列パターン認識) 上嶋 勇祐, 井上 中順, 篠田 浩一, 佐藤 俊介, |
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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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Multimedia event detection / Feature extraction / GMM-Supervector / Support vector machine |
| 資料番号 | PRMU2011-230,SP2011-145 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/2/2(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 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） | GMM-SupervectorとSVMを用いた映像からのイベント検出(テーマセッション,時系列パターン認識) |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上嶋 勇祐 / Yusuke KAMISHIMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井上 中順 / Nakamasa INOUE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 篠田 浩一 / Koichi SHINODA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 俊介 / Shunsuke SATO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | キヤノン株式会社デジタルプラットフォーム開発本部 R&D Division, Canon Inc. |
| 発表年月日 | 2012-02-10 |
| 資料番号 | PRMU2011-230,SP2011-145 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 430 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |