SURF特徴量の粗量子化に基づく類似ビデオの検索手法

摘要

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．