ビッグメディアの探索と活用

　NTT R&Dフォーラム2014で、

ビッグメディアの探索と活用
〜パターン認識・メディア理解研究の最前線〜

を聞いてきた。その内容をメモメモ



■身の回りのメディア認識技術
　　自動販売機
　　自動運転
　　ドコモ「うつして翻訳」
　→裏には、ビッグメディア

■あふれるメディア
　　動画・画像　Youtube,Flickr,Facebook（で投稿される写真）
　　モニタカメラ

■パターン認識
　大きく分けて２つ

例１：猫を（犬と）識別する
　　→(犬と猫間の）線を引く、領域に入っているか？
　　→種類（ねこ）の認識・一般物
　　つまり　：　学習→識別

例２：うちのねこを認識する
　　→線をひかずに、一番近いものをとってくる
　　→特定のモノの認識＝２種類
　　　　　特定物：うちのねこ
　　　　　特定メディア：うちのねこの写真
　　つまり：　蓄積→探索

■ビッグメディア・アプローチ
　　ビッグデータ・ビッグメディアがもたらすもの
　　　　勘と経験　→データ集積
　　　　モデル　　→モデル＋現実
　　　　同種単一　→異種・複合（クロス分析）

■集積は驚くほど強力
・さいころを振るより、少しましな答えをするもの
　　→よい結果になる
・高速で精度の低い識別を多数用意し
　　→多数決で

■ロバストメディア探索技術の仕組み（２００３）
・RMS(Robust Media Search)
　　＝NTTが開発した、音、映像、の高速探索技術
　特徴：粗く量子化された、局所特徴の照合と集積
　　特徴データベース、特徴抽出
　→１０ｍｓの単位で変化に耐えられるように

・大規模ニューラルネットワーク

・RMSの進化とCo-Innovation
　アクティブ探索（LAS)
　RMS
　マッシブリクエスト
　　（すまん、これが、第０世代、１、２、３世代とキレイにならんで
　　　いろいろ書いてあったと思うが、写しきれなかった）

・フィールド
　　RMSサービスメニュー
　　　　全曲報告サービス
　　　　リアルタイムコンテンツマッチングサービス
　　　　ダブルスクリーンサービスなど・・・
　　（たしか、メモし切れていない。今見ると、何を書いたか、よくわからん＾＾；）



ごめん、キレイにメモしてなくて、よ〜わからん。
間違えているところ、ありそうだけど、ごめん・・