コンテンツ非依存特徴量に基づく動画像話題分割手法(テーマセッション: 映像インデクシング, データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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本研究では, 動画像を意味的単位に分割する動画像話題分割技術について, コンテンツ種別に依存しない, 汎用的な手法の提案と評価を行う.従来, 主にニュース番組に対する動画像話題分割手法が提案されてきたが, これらの従来手法では, ニュースに特化したアンカーショット検出結果などを利用しており, ニュース以外の動画コンテンツには適用することはできない.これに対し, 本研究では, 各ショットの色配置情報, 動き情報, 音情報など, コンテンツに依存しない特徴を個々のショットから抽出し, 話題分割点が含まれるショットをSVMによって識別することにより, 話題分割を行う手法を提案する.提案手法の評価のため, TRECVID2004データ(ニュース番組)と, NII-VDB(情報バラエティ番組)のそれぞれの実験データに基づく評価実験を行い, いずれの実験データでも高精度での話題分割が可能であることが実証された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-09
著者
-
菅野 勝
株式会社KDDI研究所
-
帆足 啓一郎
KDDI研究所
-
松本 一則
KDDI研究所
-
内藤 正樹
KDDI研究所
-
菅谷 史昭
KDDI研究所
-
菅谷 史昭
株式会社KDDI研究所
-
菅野 勝
KDDI研究所
-
松本 一則
(株)KDD研究所
-
内藤 正樹
株式会社KDDI研究所
-
内藤 正樹
Kddi研
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