撮像物体の対応を考慮したMCMC法に基づくシーン分割の高精度化に関する検討(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)

概要

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本文では,撮像物体の対応を考慮したMarkov Chain Monte Carlo(MCMC)法に基づくシーン分割手法を提案する.提案手法では,映像中に含まれる対象物体の回転,スケール変化及び照明の変化に頑健なSIFT特徴量を用いて,特徴点による物体の対応付けを行い,得られるショット間の類似度に基づいて映像の構造に基づくシーン境界候補の抽出を行う.このとき,SIFTを用いることで,従来の手法で多く用いられる色ヒストグラム特徴量を用いた場合に撮像環境における対象物体の変化が大きいために発生していたシーンの過分割を抑制することが可能となる.さらに,提案手法ではMCMC法に基づいてシーン境界候補から真のシーン境界を推定する.このとき,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法を用いた手法に比べ,映像の構造を明確に持つ映像コンテンツのシーン分割が可能となる.本文の最後では,実際にテレビで放送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.さらに,提案手法及び従来手法で用いられる各特徴量がシーン分割に与える影響について考察を行う.
2011-02-14