| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
0000-00-00 00:00
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
○宋 妍・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
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． |
| （英） |
This paper proposes an accurate scene segmentation method based on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm using object matching. In the proposed approach, the SIFT features which are robust to rotation, scale transition and illumination change of the video subjects are calculated. These features can be used to find correspondences between the various video subjects. The proposed method uses these correspondences to calculate a similarity measure between different shots, then extracts the scene boundary candidates using this similarity measure. The real scene boundaries can then be estimated from the scene boundary candidates. Compared to existing MCMC techniques, the proposed makes more effective scene segmentation by focusing on the structure of the video. Experimental results performed by applying the proposed method to actual broadcast programs are shown to verify the effectiveness of the proposed method. Finally, the paper presents a consideration of the features used by the proposed and the conventional scene segmentation methods. |
| キーワード |
（和） |
シーン分割 / マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法) / SIFT / 映像の構造 / / / / |
| （英） |
scene segmentation / Markov Chain Monte Carlo (MCMC) / SIFT / video structures / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
|
| ISSN |
|
| PDFダウンロード |
|