動画像の特徴量を用いた意味的構造の自動検出
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概要
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できごとや情景といった意味的情報に基づいて動画像データにアクセスするためには, 内容に基づいたインデックス付けが必要である.インデックス付けで重要な問題は, 動画像データの中からある決まった意味的情報を表している動画像区間をどのようにして特定するかという点である.本稿では, 意味的なまとまりを持つ動画像区間を連続した動画像ショット列として定義し, 定義に基づいてショットに分割された動画像データから情報として特徴量を自動的に抽出し, 音声言語の確率モデルであるN-gramモデルを導入して動画像区間を発見する手法を提案する.また, N-gramモデルの応用として, 部分的な動画像から原形となった動画像の全体を特定する実験について考察する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-01-24
著者
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