異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づくWeb映像リランキング

摘要

映像検索の精度向上を目的として，映像に含まれる内容に基づいてランキングを修正するリランキング手法が提案されている.従来手法ではこれを，映像特徴の類似性を近傍ランキング間で最大にすることで実現している.本文では，映像特徴のみでなく，アップローダ•タグ•開連映像リンクなど，映像に付随する異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づく Web映像リランキング手法を提案する.提案手法ではまず，アップローダ，映像，タグをノード，映像と関連映像および映像とそれに付随するメタデータとの間にエッジを定義することでグラフを構築する.本文では，この異種メタデータをノードとするグラフをHeterogeneous graphと呼ぶ.局所保存性を基に目的関数を設計し，Heterogeneous graphに対してソフトクラスタリングを行うことで，アツプローダ映像・タグそれぞれが帰属するクラスタを同時に算出し，これを映像に含まれるトピックとみなす.推定したトピックを利用することで，映像内容の多様性を考慮した映像リンランキングを可能とする.