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J-GLOBAL ID：201602238895500354   整理番号：16A1277067

TRECVidビデオのセマンティックインデックス化:6年を振り返って

[Invited Paper] TRECVid Semantic Indexing of Video: A 6-Year Retrospective

著者 (4件)： Awad George (Dakota Consulting, Inc; NIST) ,  Snoek Cees G. M. (University of Amsterdam) ,  Smeaton Alan F. (Dublin City University) ,  Quenot Georges (Univ. Grenoble Alpes, LIG)
資料名： ITE Transactions on Media Technology and Applications (Web)  (ITE Transactions on Media Technology and Applications (Web))
巻： 4  号： 3  ページ： 187-208(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0407A  ISSN： 2186-7364  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セマンティックインデックス化,すなわちセマンティックタグのビデオサンプルへの割付けは,ビデオの記録やコレクションへコンテンツベースでアクセスするための鍵となる要素技術である。セマンティックインデックス化の活動はTRECVidにおいて2010年から2015年にかけてNISTとQuaeroプロジェクトのサポートを受けて進んでいる。2002年から2009年に先行した高度容貌検出の活動と同様,セマンティックインデックス化の活動はビデオショット中の視覚や聴覚やマルチモードの概念の検出に向けた方式やシステムの評価を目指した。セマンティックインデックス化のメインの活動に加えて,”ローカル化”活動と”概念ペア”活動と”無注釈”活動と”進化”活動の4つの活動が提起された。活動期間中に40の研究チームが参加した。活動では延べ1400時間のビデオデータを利用したが,これはNISTがクリエイティブコモンズの枠内で収集したインターネット資料ビデオから抽出した。毎年200時間のテストデータが新たに利用可能となり,2010年にさらに200の開発データが加わった。検出対象の概念の数は2010年に130で始まり2011年に346まで増加した。ビデオデータの量と対象概念の数の両方の増加により,一般的でスケーラブルな方法の開発が望まれる。ショット×概念の直接注釈が8百万以上,加えて2千万以上の間接注釈が延べ800時間の開発データを基に参加者やQuaeroプロジェクトにより作成された。この期間には重要な進展があり,進化活動の観点から正確に計測されたが,一部の参加者には別の意見があった。本稿ではデータ,主たる活動とその他の活動に用いたプロトコルと評価指標,得た結果,及び参加者が用いた主要なアプローチを述べた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *索引作成 ,  動画像 ,  コンテンツ ,  データベース ,  画像分析 ,  *画像検索 ,  アノテーション ,  自動化 ,  研究所 ,  データ ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： NIST ,  セマンティックアノテーション ,  *セマンティックインデクシング ,  *ビデオインデクシング ,  ビデオコンテンツ ,  ビデオデータ ,  ビデオデータベース ,  *ビデオ検索 ,  自動画像アノテーション

著者キーワード (5件)： TRECVid ,  video ,  semantic indexing ,  concept detection ,  benchmark

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (36件)：

• 1) Alan F. Smeaton, Paul Over, and Wessel Kraaij. Evaluation campaigns and TRECVid. In MIR '06: Proceedings of the 8th ACM International Workshop on Multimedia Information Retrieval, pages 321-330, New York, NY, USA, 2006. ACM Press.
• 2) Alan F. Smeaton, Paul Over, and Wessel Kraaij. High-Level Feature Detection from Video in TRECVid: a 5-Year Retrospective of Achievements. In Ajay Divakaran, editor, Multimedia Content Analysis, Theory and Applications, pages 151-174. Springer Verlag, Berlin, 2009.
• 3) M. Everingham, S. M. A. Eslami, L. Van Gool, C. K. I. Williams, J. Winn, and A. Zisserman. The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective. International Journal of Computer Vision, 111(1):98-136, January 2015.
• 4) Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg, and Li Fei-Fei. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision (IJCV), pages 1-42, April 2015.
• 5) Stéphane Ayache, Jérôme Gensel, and Georges Quénot. CLIPS-LSR Experiments at TRECVID 2006. In TREC Workshop on Video Retrieval Evaluation, Gaithersburg, United States, 2006.

タイトルに関連する用語 (2件)： ビデオ ,  インデックス