特許

J-GLOBAL ID：200903002878090924

映像の構造を学習する方法

発明者： レシン・シェ ,  アジェイ・ディヴァカラン ,  シーフ・チャン
出願人/特許権者： ミツビシ・エレクトリック・リサーチ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド ,  ザ・トラスティーズ・オブ・コロンビア・ユニバーシティ・イン・ザ・シティ・オブ・ニューヨーク
代理人 (5件)： 曾我 道照 ,  曾我 道治 ,  古川 秀利 ,  鈴木 憲七 ,  梶並 順
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2004-357093
公開番号（公開出願番号）：特開2005-196750
出願日： 2004年12月09日
公開日（公表日）： 2005年07月21日
要約：

【課題】方法は、映像の構造と整合性のある映像内の事象を検出するように、映像の構造を無管理設定で学習する。【解決手段】特徴集合が映像から選択される。選択された特徴に基づいて、階層的統計モデルが更新され、階層的統計モデルの情報利得が評価される。冗長な特徴は次に、フィルタリングされ、フィルタリングされた特徴に基づいて、階層的統計モデルが更新される。ベイズ情報基準が、それぞれのモデルおよび特徴集合対に適用され、特徴集合対は次に、映像内の事象を検出するために、基準に従ってランク順序付けされることができる。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

映像の構造と整合性のある前記映像の事象を検出するように、前記映像の構造を学習する方法であって、 前記映像から特徴集合を選択すること、 それぞれの特徴集合について、階層的統計モデルを更新すること、 前記階層的統計モデルの情報利得を評価すること、 冗長な特徴をフィルタリングすること、 フィルタリングされた特徴に基づいて前記階層的統計モデルを更新すること、 それぞれのモデルおよび特徴集合対にベイズ情報基準を適用すること、 及び 前記モデルおよび特徴集合対をランク順序付けて、無管理で、前記映像の構造を学習し、前記映像の事象を検出すること を含む映像の構造を学習する方法。

IPC (1件)：

G06T7/00

FI (1件)：

G06T7/00 350A

Fターム (9件)：

5L096AA02 ,  5L096AA06 ,  5L096CA04 ,  5L096GA30 ,  5L096GA55 ,  5L096HA02 ,  5L096HA09 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04

引用特許：

審査官引用 (3件)

• AV信号処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2001-170611   出願人：ソニー株式会社
• 未知のタ-ゲットおよびトレ-ニングデ-タの観察記録から未知のタ-ゲットを推定する方法
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平11-337740   出願人：ミツビシ・エレクトリック・インフォメイション・テクノロジー・センター・アメリカ・インコーポレイテッド
• ビデオの類似性探索方法、ビデオブラウザ内にビデオを提示する方法、ウェブベースのインタフェース内にビデオを提示する方法、及びコンピュータ読取り可能記録媒体、並びにコンピュータシステム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2000-064979   出願人：富士ゼロックス株式会社

引用文献：

審査官引用 (1件)

• Learning Hierarchical Hidden Markov Models for Video Structure Discovery