局所的·大域的クラスタリングに基づく音·映像の高速時系列探索法

摘要

長時間にわたって蓄積された映像信号や音響信号の特徴時系列において，既知の映像信号や音響信号の出現箇所を高速に探索する手法を提案する．このような手法として，これまでに，時系列アクティブ探索法が提案されている．時系列アクティブ探索法では，類似度のもつ局所的な制約に基づいて枝刈りを行っていた．本稿で提案する手法は，類似度の局所的な性質と大域的な性質の双方を枝刈りに利用することで高速化を図る．また，類似度（距離）の定義にかかわらず全探索と同一の探索結果（つまり時系列アクティブ探索法と同一の探索結果）が得られるという特徴がある．映像探索を題材として実験を行った結果，時系列アクティブ探索法に比べ，照合計算回数が約28％削減されるとともに，探索の所要時間も削減された．