講演抄録/キーワード |
講演名 |
2005-06-16 14:00
コンテンツ非依存特徴量に基づく動画像話題分割手法 ○帆足啓一郎・菅野 勝・内藤正樹・松本一則・菅谷史昭(KDDI研) |
抄録 |
(和) |
本研究では,動画像を意味的単位に分割する動画像話題分割技術について,コンテンツ種別に依存しない,汎用的な手法の提案と評価を行う.従来,主にニュース番組に対する動画像話題分割手法が提案されてきたが,これらの従来手法では,ニュースに特化したアンカーショット検出結果などを利用しており,ニュース以外の動画コンテンツには適用することはできない.これに対し,本研究では,各ショットの色配置情報,動き情報,音情報など,コンテンツに依存しない特徴を個々のショットから抽出し,話題分割点が含まれるショットをSVMによって識別することにより,話題分割を行う手法を提案する.提案手法の評価のため,TRECVID2004データ(ニュース番組)と,NII-VDB(情報バラエティ番組)のそれぞれの実験データに基づく評価実験を行い,いずれの実験データでも高精度での話題分割が可能であることが実証された. |
(英) |
This paper proposes a content-independent video story segmentation method based on low-level audio-video features. Conventional video story segmentation methods are dependent on content-specific features, such as anchor shot extraction results for broadcast news video, hence, are difficult to apply to video from other content domains. The proposed video story segmentation method utilizes generic audio-video features, such as color layout, motion, etc., which can be extracted from any video regardless of its content domain. Evaluation experiments conducted with TRECVID and NII-VDB data prove that the proposed method is capable of conducting highly accurate story segmentation. |
キーワード |
(和) |
動画像話題分割 / サポートベクターマシン / コンテンツ非依存特徴量 / 動画像検索 / / / / |
(英) |
video story segmentation / support vector machine / content-independent audio-video features / video information retrieval / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 118, PRMU2005-29, pp. 43-48, 2005年6月. |
資料番号 |
PRMU2005-29 |
発行日 |
2005-06-09 (DE, PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
PDFダウンロード |
|
|