SURF特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法  [in Japanese] Similar Video Retrieval Method based on the Coarsened SURF  [in Japanese]

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Author(s)

    • 村林 昇 MURABAYASHI Noboru
    • 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 情報科学と社会科学の融合リサーチグループ Information and Scocial Science Research Group, Graduate School of Business Sciences, University of Tsukuba
    • 吉田 健一 YOSHIDA Kenichi
    • 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 情報科学と社会科学の融合リサーチグループ Information and Scocial Science Research Group, Graduate School of Business Sciences, University of Tsukuba

Abstract

ビデオ検索に局所特徴量を用いる場合,DVDのMPEG2画像サイズMP@ML(720×480)を考えると1フレーム当たりのキーポイント数が数千に及ぶこともある。特徴抽出したデータをそのまま用いると膨大なデータ量となり,大容量のメモリ量が必要になってしまう.本論文ではこの課題に対応するため,局所特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法を提案する.具体的には,局所特徴量としてSURF特徴量を用い,特徴抽出を行うビデオ画像サイズを元の画像サイズから1/8まで縮小し90×60として特徴抽出を行い,さらに2値化することで粗量子化してデータ量を削減してハッシュ法により検索を行う.改変した類似ビデオを用いた検索性能の評価実験を行い,平均正解率90%であることを確認した.

Supposing video frame size is 720 × 480 and video retrieval are conducted using local features, there are thousands of key points within a frame image. Therefore a large amount of memory capacity required. To cope with this problem we propose similar video retrieval method based on the coarsened SURF. SURF processing are conducted in a size of 90 × 60 thumbnail frame image. After this processing, coarsened SURF data are created based on the binary processing. Experiment result shows average detection accuracy is 90%.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 112(135), 19-24, 2012-07-12

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  10

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009626236
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA1154676X
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL Article ID
    023872476
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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