映像特徴量を用いたWebコミュニティ抽出手法の高速化に関する検討

摘要

In this paper, we proposed a fast Web community extraction method based on Web video features using Locality Sensitive Hashing. First, the proposed method applies Locality Sensitive Hashing to the low level Web video features such as visual, audio, and textual features, and enables fast calculation of similarity between Web pages containing Web videos. Furthermore, on the basis of the obtained similarities and hyperlinks between Web videos, Web communities containing similar Web videos are extracted. Therefore, the proposed method enables fast Web community extraction, and we can apply the proposed method to huge dataset.%本文では，Locality Sensitive Hashingを用いた映像特徴量に基づく高速なWebコミュニティ抽出手法を提案する．提案手法は映像から得られる画像，音響及び映像を含むWebページから得られるテキスト特徴に対し，Locality Sensitive Hashingを施すことで高速に映像間の類似度計算を可能とする.さらに，得られた映像間の類似度と映像を含むWebページのリンク関係に基づいて類似した内容の映像集合であるWebコミュニティの抽出を行う．したがって，提案手法は高速にWebコミュニティの抽出が可能となり，大規模なデータセットに対しても高速な映像検索が実現される．