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Video Retrieval System based on Machine Learning

基于机器学习的视频检索系统

基本信息

批准号：
23300038
负责人：
UEHARA Kuniaki
金额：
$ 12.98万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2011
资助国家：
日本
起止时间：
2011-04-01 至 2014-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

Query-By-Example (QBE) can be considered as a machine learning problem. Here, given videos for a query, a classifier is built to discriminate between relevant and irrelevant videos based on features like color, edge and motion. This research has explored QBE from the perspectives of machine learning, such as training examples, features, learning algorithms and data size. As a result, we have developed a fast and accurate method which can retrieve videos relevant to a query from a large amount video data. Furthermore, by applying the developed method to object recognition, we have achieved the highest performance at TRECVID 2012 that is a NIST-sponsored annual worldwide competition on video analysis.

示例查询（QBE）可以被视为机器学习问题。在这里，给定用于查询的视频，构建分类器以基于颜色、边缘和运动等特征来区分相关和不相关的视频。本研究从机器学习的角度（例如训练示例、特征、学习算法和数据大小）探索了QBE。因此，我们开发了一种快速准确的方法，可以从大量的视频数据中检索与查询相关的视频。此外，通过将所开发的方法应用于对象识别，我们在TRECVID 2012中取得了最高的性能，这是NIST赞助的年度全球视频分析竞赛。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

弱教師あり学習による効率的な注目領域の検出と映像分類への応用

使用弱监督学习有效检测感兴趣区域并应用于视频分类

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
Ping Zhang;Arjan Durresi;Leonard Barolli;竹腰大輔;松村憲，白浜公章，上原邦昭
通讯作者：
松村憲，白浜公章，上原邦昭

意味インデキシング部門の概要, 及び各研究機関で開発された手法の順位

语义索引领域概述以及各研究机构开发的方法排名

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Event retrieval in video archives using rough set theory and partially supervised learning

DOI：
10.1007/s11042-011-0727-z
发表时间：
2012-03
期刊：
Multimedia Tools and Applications
影响因子：
3.6
作者：
Kimiaki Shirahama;Yuta Matsuoka;K. Uehara
通讯作者：
Kimiaki Shirahama;Yuta Matsuoka;K. Uehara

Examining the applicability of virtual reality technique for video retrieval

DOI：
10.1109/cbmi.2012.6269807
发表时间：
2012-06
期刊：
2012 10th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)
影响因子：
0
作者：
Kimiaki Shirahama;K. Uehara;M. Grzegorzek
通讯作者：
Kimiaki Shirahama;K. Uehara;M. Grzegorzek

Video Retrieval by Learning Uncertainties in Concept Detection from Imbalanced Annotation Data