音や映像の高速探索のための動的分割に基づく特徴次元削減法

摘要

近年，大量の音や映像のデータベースの中から目的の音や映像を高速かつ正確に探し出す技術が強く求められている．音や映像など情報量の多いメディアを高速に探索するためには，少ない情報量でメディアの特徴を表現することが重要となる．本稿では，音や映像を高速に探索するための特徴の次元削減手法を提案する．提案法は，平均次元数を最小にするように特徴時系列を動的に分割し，セグメントごとに圧縮関数を決定するものである．しかし，動的に最適な分割を求めるためには膨大な計算量が必要となるという問題点がある．提案法は，局所探索による準最適解の導出と次元変化の離散性に基づく解の絞り込みにより，高速な動的分割を実現する．さらに，セグメント長にしたがって次元が単調に増加していく信号においては，動的分割を行うための最少の計算量を理論的に求めることができる．実験により，提案法は，高速化を行わない場合と比較して約10倍高速な動的分割が実現できることを示す．