ニュース映像中の記事に対する音声・文字・映像を用いた索引付けと分類

概要

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ニュース映像を対象とし, 記事単位に分割した後, 文字・音声・画像情報を基に索引付けして記事を分類する研究を行っている. 1つの記事は, スタジオシーンで始まり, スタジオシーンに終ることを利用し, カット検出されたフレーム集合において, ループを検出して記事を切り出している. 5分間のNHKニュース30日分をデータベースとし, 99.2%の記事切り出し率を得た. また, ニュース映像中のテロップを認識し, 索引付けして記事を政治・経済など10の分野に大分類した. 同じデータベースに対して, 78.1%の索引付与率と62.5%の記事分類率を得た. ニュース音声に対しても, キーワードスポッティングにより, キーワードを抽出して索引付けし, 記事を10の分野に大分類した. キーワード抽出率53.5%に対して, 50.7%の記事分類率を得た. 最後に, 画像中から顔領域を部分空間法により抽出し, 認識・追跡する実験を行い, 高い認識率を得た.
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-11-22