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J-GLOBAL ID：201602264294187713   整理番号：16A0697151

CompoundEyes雲における大規模オンラインビデオシステムにおける準同一検出【Powered by NICT】

CompoundEyes: Near-duplicate detection in large scale online video systems in the cloud

著者 (4件)： Chen Yixin (School of Computer Science, McGill University) ,  He Wenbo (School of Computer Science, McGill University) ,  Hua Yu (WNLO, School of Computer, Huazhong University of Science and Technology) ,  Wang Wen (School of Computer Science, McGill University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： INFOCOM  ページ： 1-9  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現時点では,ビデオの十億のかなりの部分では重複に近いビデオコピーから構成されている雲におけるホストと共有されている。効率的で正確なコンテンツベースオンライン準同一ビデオ検出法は,基本的な研究目標である重複を意識した貯蔵,海賊ビデオ検出,汚染されたビデオタグ検出などの応用に有益であるとして,検索結果の多様性。準同一ビデオ検出でなされた最近の進歩にもかかわらず,良好な効率と精度性能を持つことを大規模な応用のための実用的な検出システムを開発するために困難なままである。本論文では,特徴表現設計から焦点をシフトシステム設計し,それに応じてCompoundEyesと呼ばれる新しいシステムを開発した。精度の改善には高次特徴設計の代わりに良く組織化された分類器により達成した。一方,低次元単純な特徴を適用し,検出アーキテクチャの並列性を利用することにより,著者らは検出速度を加速した。広範な実験により,提案した検出システムは正確で速いことを示した。CC_WEB_VIDEO,大規模ビデオデータセット89%の検出精度でからのビデオクリップを処理するために約1.45秒しか掛からない。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  検出法 ,  *録画装置
準シソーラス用語： ビデオクリップ ,  検出精度 ,  検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 雲 ,  大規模