| 講演名 | 2017-10-12 ［ショートペーパー］深層学習に基づく映像要約文生成の為のシーン自動分割に関する研究 二見 悠樹(鹿児島大), 鹿嶋 雅之(鹿児島大), 福元 伸也(鹿児島大), 佐藤 公則(鹿児島大), 渡邊 睦(鹿児島大), |
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| 抄録(和) | 我々は膨大な映像コンテンツを日常的に扱っている．それらの映像は意味的なまとまりをもつシーンによって分割されており，その膨大な量の映像からユーザーの望むシーンを提示する必要性が高まっている．また，近年では画像認識の分野において深層学習の有用性が示されている．その要因として，畳み込み層での優れた特徴抽出が挙げられる．そこで本研究では，深層学習に基づくシーンの自動分割，さらには分割されたシーンを要約文生成を目的とする．この第1段階として，Convolutional Neural Network(CNN)の中間出力を用いて映像のショット分割を行う．本稿では，CNNによって抽出された特徴ベクトルを元に画像の類似性を比較することによるショット点の検出を提案する．複数の映像コンテンツを用いた評価実験により，提案手法の有効性を確認した． |
| 抄録(英) | Huge amount of video contents are handled routinely. The video is divided into scenes that consists of semantic clusters and, it becomes larger the necessity to present the scene user wants from the huge amount of videos. In recent years, the efficacy of deep learning in image recognition has been shown.The purpose of this study was automatic segmentation of scenes based on deep learning, and to generate summary sentences of divided scenes. In the first step, shots of videos are segmented. In this paper, we propose the extraction method of shot points by comparing the similarity of the images based on feature vector extracted by CNNExperimental results using a plurality of video contents have shown the effectiveness of the proposed method |
| キーワード(和) | 深層学習 / ショット分割 / シーン分割 / 畳み込みニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Deep Learning / Shot Detection / Scene Segmentation / Convolutional Neural Network |
| 資料番号 | PRMU2017-78 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2017/10/12(から2日開催) |
| 開催地（和） | 熊本大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］深層学習に基づく映像要約文生成の為のシーン自動分割に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Research of Automatic Scene Segmentation for Video Summary Generation based on Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | ショット分割 / Shot Detection |
| キーワード(3)（和/英） | シーン分割 / Scene Segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 二見 悠樹 / Yuki Futami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鹿嶋 雅之 / Masayuki Kashima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 福元 伸也 / Shinya Fukumoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 公則 / Kiminori Sato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 渡邊 睦 / Mutsumi Watanabe |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-10-12 |
| 資料番号 | PRMU2017-78 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-238 |
| ページ範囲 | pp.91-92(PRMU), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |