映像の構造に注目したMCMC法によるシーン分割の高精度化に関する検討(システムと信号処理及び一般)
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概要
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本文では,映像の繰り返し構造に注目したMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)法によるシーン分割手法を提案する.提案手法では,映像の構造に基づいてショット境界からシーン境界候補を抽出し,それらの中から映像中の画像特徴量に基づくMCMC法により真のシーン境界を選択する.映像の構造に注目して,シーン分割を行うことにより,従来のMCMCを用いた手法に比べ,映像の構造を有効に利用したシーン分割が可能となる.尚,MCMC法による従来のシーン分割手法では映像中に存在するシーンの総数に関する事前確率を求める必要があるが,提案手法ではその確率に含まれるパラメータの推定を学習映像を用いた重回帰分析により行う.本文の最後では,実際にテレビで放映された映像に対して提案手法を適用し,その有効性を確認する.
- 2010-06-14
著者
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院
-
小川 貴弘
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学
-
宋 妍
北海道大学大学院情報科学研究科
-
長谷山 美紀
北海道大学大学院情報科学研究科メディアネットワーク専攻
-
長谷山 美紀
北海道大学工学部電子工学科
-
小川 貴弘
北海道大学大学院工学研究科
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