ウェブ上に散在するビデオコンテンツの暴力度の自動レーティング

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本研究はビデオコンテンツにおける暴力度レーティング技術の研究開発を目的とする．その目的を達成するために，①暴力度レーティング基準の定義と学習データの収集，②暴力度要素の認識手法の開発，③暴力度レーティング手法の開発，④プロトタイプシステムの開発と評価という4つの研究項目を挙げた．平成27年度では，上記すべての項目について研究を行い，多くの成果を収めた．研究項目①について，前年度に定義した暴力度レーティング基準に基づき，123本のビデオから抽出した3512ショットからなる独自の暴力シーンデータセットを作成した．研究項目②について，Improved Dense Trajectory特徴とFisher Vector Encodingを組み合わせた暴力要素の認識手法を開発し，70%ほどの認識精度を達成した．また，研究項目③について，Violent Attribute Activation Vectorという新たな映像単位の特徴を開発し，それに基づいた構造予測器を用いて，暴力度レーティング手法を開発した．さらに，②と③を統合して研究項目④のプロトタイプシステムを開発し，60%位のレーティング精度を実現した．①に関する研究成果は東海連合で，②～④に関する成果は国際会議ACPR2015(The 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition)でそれぞれ発表した．