クローズドキャプションを利用した映像主被写体の推定手法
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概要
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本論文では、テレビ番組のクローズドキャプションに含まれる映像内容を説明した文の特徴を利用して、映像中に現れる主要な被写体を推定する手法を提案する。主被写体を表現するときの文の特徴抽出にQuinlanのC4.5決定木学習アルゴリズムによる機械学習を用い、得られたプロダクションルールの予測精度を指標として、映像カットごとに1つの被写体名詞を抽出する。動物や自然を題材とする20番組を対象とした被写体名詞の抽出実験では、適合率57.6%、再現率40.7%の精度が得られ、手法の有効性を確認した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-01-12
著者
-
八木 伸行
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
NHK放送技術研究所
-
三浦 菊佳
NHK放送技術研究所
-
住吉 英樹
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
独立行政法人情報通信研究機構
-
山田 一郎
Nhk名古屋放送局
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