フレーム投票ヒストグラムに基づくビデオのクラス分類

摘要

本稿では，一本のビデオを対応する一つのクラスへ分類するために，（線型）部分空間を利用する方法を提案する．具体的には，各クラスの学習ビデオのフレーム集合を部分空間で圧縮表現し，未知ビデオの全フレームとクラスごとの部分空間への類似度を合計したものを投票ヒストグラムと呼び，その成分の値が最大となるクラスへ未知ビデオを分類したり，投票ヒストグラムを特徴量としてSVMで分類したりする手法を提案する．また，複数の特徴量や同一クラスに由来する複数の未知ビデオが与えられた場合に，それぞれで独立に求めた投票ヒストグラムを統合した複合投票ヒストグラムと呼ばれるものを提案し，同様の手順で未知ビデオ（集合）を対応するクラスへと分類する．テキスト情報に基づきクラス分けされた比較的小規模なビデオデータを用いた実験により本手法の有効性を検討する．