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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-08-26 16:15 番組ジャンル情報を考慮した代表画像選定技術の検討 ○前澤桃子・遠藤 伶・藤森真綱・望月貴裕（NHK）  PRMU2021-15 |
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| 抄録 | （和） | 放送局では，視聴者の番組接触率向上を目的として，番組ホームページ（HP）等の充実化が進んでいる．番組HPや公式SNSでは，閲覧者が大まかな番組内容を把握しやすいように，番組映像から選んだいくつかの代表画像を掲載するケースが多い．この代表画像を選ぶ作業は映像全体の確認が必要であり大きな労力を要するため，番組映像から代表画像を自動で抽出する技術が求められている．本稿では，画像とともに番組ジャンルを入力するニューラルネットワークで代表画像選別者が判定する画像のスコアを学習し，推定された画像のスコアから代表画像候補を選定する手法を提案する．番組映像のジャンル情報を学習に取り入れることにより，ジャンル毎に異なる代表画像の特徴を反映させた代表画像選定の実現を目指す．さらに，ジャンル情報を学習しないモデルと学習するモデルの2種類で比較実験を行い，手法の有効性を検証する． |
| （英） | Broadcasting stations are enriching their TV program websites with the aim of improving the TV program contact rate of viewers. On TV program websites and social media, there are many cases where some representative still images selected from videos are posted so that viewers can easily grasp the outline of program contents. However, the image selection work requires a great deal of labor. Therefore, there are needs for technologies that automatically extract representative still images from video. In this paper, we propose a method for selecting representative still image candidates from video by scoring images using a neural network learned images with program genres. By taking the program genre into learning process, we aim to realize a mechanism that can select candidates for the representative still image in consideration of the tendency of the representative still image for each genre. Furthermore, we verify the effectiveness of the proposed method by experimental comparisons. | |
| キーワード | （和） | 代表静止画 / サムネイル画像 / ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Representative still image / Thumbnail image / Neural network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 155, PRMU2021-15, pp. 48-51, 2021年8月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-15 | |
| 発行日 | 2021-08-19 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2021-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-08-26 - 2021-08-26 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 人間・ロボットの協調のためのCV/PR技術 |
| テーマ（英） | CV/PR techniques for human-robot cooperation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-08-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 番組ジャンル情報を考慮した代表画像選定技術の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on the selection of thumbnail images considering a genre of TV programs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 代表静止画 / Representative still image |
| キーワード(2)（和/英） | サムネイル画像 / Thumbnail image |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前澤 桃子 / Momoko Maezawa / マエザワ モモコ |
| 第1著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所 (略称： NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories (略称： NHK) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 伶 / Rei Endo / エンドウ レイ |
| 第2著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所 (略称： NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories (略称： NHK) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤森 真綱 / Naotsuna Fujimori / フジモリ ナオツナ |
| 第3著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所 (略称： NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories (略称： NHK) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 望月 貴裕 / Takahiro Mochizuki / モチヅキ タカヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所 (略称： NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories (略称： NHK) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-08-26 16:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-15 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.155 |
| ページ範囲 | pp.48-51 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-08-19 (PRMU) |
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