線型多様体間距離を利用したビデオのクラス分類(サマーセミナー(若葉研究者の集い)「最先端ビジョン技術が拓く画像応用の新境地」)

抄録

前報で内容に基づくビデオのクラス分類手法として,線型部分空間を利用した手法を提案したが,未知ビデオのフレーム毎に距離を計算する必要があるため,分類に時間がかかってしまうという問題点があった.そこで本稿では,より高速なビデオのクラス分類を実現するため,学習ビデオと未知ビデオの両方を線型多様体で表現し,線型多様体間距離を利用することによって,ビデオのクラス分類を行う方法を提案する.実際にビデオデータを用いた実験により,線型多様体間距離を利用することでクラス分類を高速に実現できることを示す.