顔表情からの関心度推定に基づく映像コンテンツへのタギング
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概要
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近年,ユーザが視聴可能な映像コンテンツは莫大な量となってきているため,ユーザが自分の好きな映像コンテンツを探し出すことが困難になりつつある.そこで我々は,映像コンテンツを視聴するユーザを撮影し,その表情から関心度を推定することで映像コンテンツにタギングを行い,番組推薦に役立てるためのシステムを提案する.撮影された顔は,Elastic Bunch Graph Matchingによって,顔特徴点抽出と個人認識が行われ,特定された個人に対して,Support Vector Machinesによって関心のクラスが推定される.関心のクラスは,Neutral,Positive,Negative,Rejectiveの4種類であり,映像コンテンツと同期してフレームごとにタギングが行われる.評価実験の結果,関心クラス推定の平均再現率は86.73% ,平均適合率は86.67%となった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-10-15
著者
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