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大規模映像コーパスとグリッド環境の活用による高並列映像索引付け手法の実現

利用大规模视频语料库和网格环境实现高度并行的视频索引方法

基本信息

批准号：
19024067
负责人：
片山紀生
金额：
$ 3.14万
依托单位：
National Institute of Informatics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、高並列な計算機環境を活用することにより、大規模映像コーパスの活用という未開拓の分野に取り組み、大規模な映像索引付け処理を実現することにある。大規模映像処理による映像コーパスの活用は、高度な映像処理を実現するための基盤技術のひとつであり、本研究課題では、グリッド環境ならびにデータベース技術の有効性の評価を中心に研究を進めてきた。本年度は、ニュース映像を対象とする検索実験を行い、データベース技術の有効性と改良法について研究を進めた。2001年より蓄積してきたニュース番組2, 391日分(およそ1, 200時間分、MPEG1約560GB)について、ショット分割ならびに各ショットの代表フレームの抽出を行い、その結果、約55万枚の代表フレーム画像を生成した。55万枚の画像というのは、画像データのテストコレクションとして規模の大きいものであり、しかも、7年分のニュース映像から生成しているため、多様な画像が含まれている。このデータを用いて画像検索を実施し、映像コーパスを活用するための基盤技術として多次元索引が有効であること、最近傍点探索処理においては最近傍点の示差性が探索コストに大きな影響を与えるものの探索法の改良で高速化できること、フレーム中のオブジェクト単位での検索を行うためには更に1桁以上の高速化が必要になること等の知見を得た。これらの知見は1, 200時間という規模の大きい映像コレクションを対象に得られたものであり、今後、映像コーパス解析処理の更なる高速化を進めていく上で基本的な指針を与えるものである。

The purpose of this study is to make use of high parallel computer environment, to make use of large-scale image database, to extract undeveloped segmentation, and to realize large-scale image indexing. The application of large-scale image processing technology and the development of high-level image processing technology are discussed in this paper. This year, we will conduct research on the effectiveness and improvement of image processing technology. In 2001, it accumulated 2,391 minutes (about 1,200 minutes, MPEG1 about 560GB), and about 550,000 representative images were generated. 550,000 portraits and images are produced in seven years. The image search method can be used to improve the speed of the search method. The search method can be used to improve the speed of the search method. In the middle of the game, the search for the first time is necessary to speed up the game. This is the first time that we have seen this. We have seen this in 1, 200 hours. We have seen this in a large scale. We have seen this in the future. We have seen this in a large scale. We have seen in a large scale. We have