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大規模ニュース映像コーパスの知的構造化

大规模新闻视频语料库的智能构建

基本信息

批准号：
15700116
负责人：
井手一郎
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Nagoya University (2004-2005)National Institute of Informatics (2003)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

1.研究の目的との関連本研究では、これまで3年間にわたり連日特定のニュース番組の映像を自動的に蓄積して映像コーパスを構築し、様々な利用技術に関する検討を進めてきた。具体的には、大規模映像コーパスを対象とした知的構造化に関する実証的な研究として、以下の課題に取り組み、大規模ニュース映像コーパスへ効率的にアクセスするための基礎技術の開発と、プロトタイプシステムの実装を行った。(1)大規模映像コーパスに対する既存技術の適用可能性の検証と改良1,000時間近いニュース映像群を対象とし、連日の放送後にトピックの分割・過去の全トピックにわたる追跡を全自動で行えるようにした。(2)大規模ニュース映像コーパスの知的構造化ニューストピックの時系列的な変遷を全自動で解析するための「トピックスレッディング手法」を開発し、高速化した。(3)構造の可視化と構造を反映した効率的なアクセスインタフェースの実現大規模ニュース映像コーパスへの効率的なアクセスを実現するために、上記のトピックスレッド構造に基づくニュース映像検索・閲覧インタフェースtopicTracker, threadViewerを構築した。またスレッド構造から抽出された人物関係に関する知識を可視化したインタフェースtrackThemも構築した。2.本年度の実施計画との関連映像コーパスの知的構造化に関する研究として、昨年度までに実現したニュース映像内のトピックに基づく構造の解析(トピック分割)と、コーパス中の全トピック間の関係に基づく構造の解析(トピック追跡)結果を利用し、任意のトピック間のトピックの推移を高速に探索し、同時に要約など短時間で効率的に理解しやすい形での提示手段のプロトタイプを構築した。その成果を国際会議(2006 IEEE Intl.Conf.on Multimedia and Expo)に投稿し、平成18年度中の発表が決定している。

1. The purpose of this study is to explore the relationship between the use of technology and the automatic accumulation of images of specific groups of images over the past three years. Specifically, large-scale mapping is related to the research and implementation of the structure of knowledge, and the following topics are selected for the development and implementation of basic technologies for large-scale mapping. (1)A demonstration of the applicability of existing technologies for large-scale image processing and improvement of 1,000-time image processing and segmentation of image processing and full tracking of image processing in the past (2)The structural analysis of large-scale image data has been developed and speeded up. (3)The structure of the visualization structure reflects the efficiency of the topic-tracker, threadViewer, and large-scale mapping. The structure of the system is to extract the knowledge related to the relationship between people and to visualize the relationship between them. 2. This year's implementation plan and the related mapping knowledge structure related research, last year's implementation of the implementation plan and the related mapping knowledge structure analysis (database segmentation), the related mapping knowledge structure analysis (database tracking) results, the use of the related mapping knowledge transfer, high-speed exploration. At the same time, it is necessary to construct a prompt means for understanding the shape of the device in a short time The results were submitted to the 2006 IEEE Intl.Conf.on Multimedia and Expo, and the results were announced in the 18th year of Heisei.