グラフスペクトル法を利用したビデオデータのクラスタ分析とその応用に関する研究

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本研究では,ビデオをグラフで表してグラフスペクトル法によるファジークラスタリングによりビデオデータを圧縮表現することでビデオの類似検索とブラウジングを効率的に行うことを目的としている.以下に平成16年度の本研究の成果を研究発表リスト順に列挙する.1)グラフからのファジークラスタ抽出を利用したビデオのブラウジングと類似検索法を提案し,NASAの公開ビデオデータを使った実験により有効性を検証した.提案手法では,まずビデオを無向グラフからのファジークラスタ抽出によりショットに分割し,ショットを記号に置き換えることでビデオを記号列に変換した.この記号列表現に基づきデータベースビデオのショット間関係を有向グラフで表し,有向グラフからのファジークラスタ抽出法によりビデオのはじめに出やすいショットやビデオの後半に出現するショットを求めた.これらのショットをクエリとしてビデオの類似検索を行う方法を提案し,ファジークラスタリングによって得られたメンバシップを用いることで,従来法より詳細な検索結果が得られることを実験で確認した.2)〜4)クラス毎のk近傍パターンからなる平均パターンとの距離に基づくパターン識別器を提案し,人工パターンと手書き数字パターンを用いた実験により,従来の識別法よりも多くの場合で識別率が向上することを示した.この手法を利用すれば,ビデオの類似検索の精度を向上させることが可能であると期待できる.