| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2009-10-26 13:50
映像の構造解析によるシーン分割の高精度化に関する検討 ～ PLSAにより得られる新たな特徴量を用いたアプローチ ～
○山本 誠・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，映像から抽出される特徴量に内在する特性を統計的に解析し，その結果を用いることで高精度にシーン分割を行う手法を提案する．提案手法では，同一番組の映像のみで構成されるデータセットに対して，確率モデルに基づいてデータ中に内在する特性を解析する統計的手法Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)を適用し，それらの映像の特徴量に内在する特性を解析する．これにより得られる解析結果から新たな特徴量を算出することで，映像の特徴量を直接用いた場合に生じる精度の劣化を抑制したシーン分割が実現される．本文の最後では，実際にテレビで放映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． |
| （英） |
A method for accurate scene segmentation based on statistical trend analysis of audiovisual features is proposed. In the proposed method, based on the assumption that audiovisual features in the same broadcast programs include similar trends, their trends are analyzed by using Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), the method for statistical trend analysis. Then the proposed method calculates new features representing these trends. By using these new features, degradation of scene segmentation accuracy, which results from the direct use of the features obtained from the audiovisual materials, can be avoided and thereby accurate scene segmentation becomes feasible. Experimental results performed by applying the proposed method to actual broadcast programs are shown to verify the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
（和） |
シーン分割 / PLSA / 確率モデル / 特徴量算出 / / / / |
| （英） |
Scene segmentation / PLSA / Probabilistic model / Feature definition / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 33, no. 44, ME2009-177, pp. 7-10, 2009年10月. |
| 資料番号 |
ME2009-177 |
| 発行日 |
2009-10-19 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME |
| 開催期間 |
2009-10-26 - 2009-10-27 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
感性とメディア及び一般 |
| テーマ（英） |
|
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2009-10-ME |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
映像の構造解析によるシーン分割の高精度化に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
PLSAにより得られる新たな特徴量を用いたアプローチ |
| タイトル（英） |
A note on accurate scene segmentation by video structure analysis |
| サブタイトル（英） |
An approach using new features obtained by PLSA |
| キーワード(1)（和/英） |
シーン分割 / Scene segmentation |
| キーワード(2)（和/英） |
PLSA / PLSA |
| キーワード(3)（和/英） |
確率モデル / Probabilistic model |
| キーワード(4)（和/英） |
特徴量算出 / Feature definition |
| 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） |
山本 誠 / Makoto Yamamoto / ヤマモト マコト |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第3著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第4著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第5著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第6著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第7著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第8著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第9著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第10著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第11著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第12著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第13著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第14著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第15著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第16著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第17著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第18著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第19著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第20著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2009-10-26 13:50:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2009-177 |
| 巻番号（vol） |
vol.33 |
| 号番号（no） |
no.44 |
| ページ範囲 |
pp.7-10 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2009-10-19 (ME) |