[論文レビュー] An interactive engine for multilingual video browsing using semantic content

Mohamed Ben Halima, Mohamed Hamroun+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2013

Advanced Image and Video Retrieval Techniques参考文献 7被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、効率的な動画検索を実現するための意味的コンテンツを活用したインタラクティブな多言語動画ブラウジングエンジンを提示する。このシステムは、動画内のコンセプトの所属度を計算するためにファジィ重み付け技術を用い、音声・視覚的データを（文脈/コンセプト/動画）の三つ組として構造化し、関連性フィードバックを統合して、複数言語における検索精度を向上させる。

ABSTRACT

The amount of audio-visual information has increased dramatically with the advent of High Speed Internet. Furthermore, technological advances in recent years in the field of information technology, have simplified the use of video data in various fields by the general public. This made it possible to store large collections of video documents into computer systems. To enable efficient use of these collections, it is necessary to develop tools to facilitate access to these documents and handling them. In this paper we propose a method for indexing and retrieval of video sequences in a video database of large dimension, based on a weighting technique to calculate the degree of membership of a concept in a video also a structuring of the data of the audio-visual (context / concept / video) and a relevance feedback mechanism.

研究の動機と目的

• 大規模な多言語動画コレクションへの効率的アクセスの課題に対処する。
• 従来のキーワードベースの動画検索における制限を克服し、意味的理解を統合する。
• ユーザーが複数言語での自然言語クエリを用いて動画をブラウズおよび検索できるようにする。
• ユーザーのインタラクションに基づく反復的関連性フィードバック機構を活用して、検索精度を向上させる。
• 意味的コンセプトと文脈に基づいて、動画データを組織・検索可能なスケーラブルなフレームワークを開発する。

提案手法

• 各意味的コンセプトが動画シーケンスにどの程度属するかを計算するために、ファジィ重み付け技術を適用する。
• 意味的関係をモデル化するため、動画データを（文脈、コンセプト、動画）の三つ組として構造化する。
• ユーザーのインタラクションに基づいて検索結果を改善する関連性フィードバック機構を統合する。
• 言語表現を下位の意味的コンセプトにマッピングすることで、多言語クエリをサポートする。
• マルチメディア処理パイプラインを用いて、視覚的および音声的特徴を抽出し、コンセプト検出に活用する。
• 意味的メタデータを用いて動画コレクションをインデキシングし、高速なコンセプトベースの検索を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意味的コンテンツをどのように効果的に活用することで、大規模な動画データベースにおける多言語動画ブラウジングを実現できるか？
• RQ2 ユーザーのフィードバックを用いた動画検索の精度を向上するための技術は何か？
• RQ3 ファジィ論理は、動画コンテンツ内のコンセプト所属度の表現をどのように向上させられるか？
• RQ4 （文脈／コンセプト／動画）の構造化されたデータモデリングが、検索パフォーマンスに与える影響は何か？
• RQ5 関連性フィードバック機構は、多言語動画検索におけるユーザー満足度を顕著に向上させることができるか？

主な発見

• 提案されたファジィ重み付け技術は、動画シーケンス内における意味的コンセプトの関連性を効果的に定量化している。
• （文脈／コンセプト／動画）のデータ構造は、意味的に関連するコンテンツのインデキシングと検索を効率的に行うことを可能にする。
• 関連性フィードバックは、ユーザーの好みに適応することで、検索精度を顕著に向上させる。
• 言語表現を共有される意味的コンセプトにマッピングすることで、システムは多言語クエリをサポートする。
• フレームワークは、多様な言語的コンテンツを有する大規模な動画データベースにおいて、スケーラビリティと使いやすさを示している。
• 関連性フィードバックによるユーザーのインタラクションは、望ましい動画結果に迅速に到達する要因となる。