隠れマルコフモデルを用いた野球放送の自動的インデクシング(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般)
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概要
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本論文では,野球放送からハイライトシーンを抽出することを目的として,ビデオデータをインデクシングするための統計的なフレームワークを提案する.マルチストリームの隠れマルコフモデルを用い,主成分分析による特徴量,フラクタル特徴量,差分特徴量の3つの特徴量間の重み最適化を行う.また,カメラショットの認識結果をシーン境界の検出に利用した.4.5時間の野球放送のダイジェストデータを用い,このフレームワークの有効性を確認した.8種類のシーンの認識率は76.8%となり,シーン境界検出のない単一ストリームHMMの場合に比べ,11.6ポイントの改善を得た.
- 2004-11-12
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
Bach Nguyen
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
Huu Bach
東京工業大学 情報理工学研究科 計算工学専攻
-
篠田 浩一
NEC情報通信メディア研究本部
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