グローバルな枝刈りを導入した音や映像の高速探索

Abstract

探したい音や映像が具体的に与えられ,それとほぼ同じ信号の区間が蓄積された長時間の音や映像の中のどこにあるかを高速に探索する問題に対する新しい手法を提案する.これまでに,高速探索手法の一つとして,時系列アクティブ探索法が提案されている.これは,信号から抽出したヒストグラムに基づく信号探索手法であり,ローカルな枝刈り,すなわち照合窓周辺の類似度に基づいて探索の必要がない区間の照合を省くことにより高速な探索を実現していた.それに対し,提案手法は,ローカルな枝刈りに加え,信号全体の類似性に基づくヒストグラムの分類により信号時系列全体を見て探索の必要がない区間を取り除く,グローバルな枝刈りを導入することにより,更に高速な探索を実現する.本論文では,グローバルな枝刈りの度合と保証される精度との関係を詳しく議論する.例えば提案手法では,128次元のヒストグラムを1024通りに分類したとき,時系列アクティブ探索法に比べ,事前処理の計算時間が信号時系列の再生時間の1%程度増加するものの,同程度の精度を保ったまま,探索速度を約9倍にできることを実験により示す.

Publication
電子情報通信学会論文誌 D-II

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