抄録

◎塚谷俊介（東大）・Sebastien Poullot（NII）・Hervé Jégou（INRIA）・佐藤真一（NII）

本稿では、類似映像検索における、スケーラビリティ性能の向上を目的とする新たな映像特徴を提案する。コピー検出やイベントカテゴリ認識など、映像同士のマッチングにおいて映像中の各フレームごとに直接比較するのは、扱うフレーム量が圧倒的に多く現実的ではない。そこで提案手法では、explicit feature mapを用いて特徴量に時間特徴量を埋め込むことで、不定長の映像に対して一定の長さを持つ一つの特徴ベクトルを生成し検索時間の削減と検索精度の向上を図る。また、本稿ではこの特徴ベクトルの各コンポーネントに着目し、次元数の削減とそれぞれの要素成分について議論する。