ラフ集合理論に基づく少数のサンプル映像からの多様性に対応可能な検索ルール抽出手法

摘要

本論文では，ユーザから与えられたサンプルから，クエリーにマッチするショットを検索する映像例示型検索手法を提案する·特に，異なる撮影技法·状況で撮影された多様なショットを検索するために，“ラフ集合理論”を用いて，サンプルから複数の検索ルールを抽出する．また，少数のサンプルから検索可能なショットの範囲を拡張するために，“バギング，と“ランダムサブスペース法”を導入する．具体的には，サンプルと特徴量の次元をランダムに変更して構築した分類器によって，大きく異なるショットが特徴づけられるようになる．さらに，計算コストを削減するために，“MapReduce”という並列プログラミングモデルを用いて検索プロセスを並列化する．実験では，TRECVID 2009の映像データを対象として，本手法の有効性を示す．