| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-02-18 17:05
Twitterと映像を用いたMVAEに基づく野球映像の重要シーン予測に関する検討
○平澤魁人・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，Twitterと映像を用いたmultimodal variational autoencoder（MVAE）に基づく野球映像の重要シーン予測手法を提案する．野球映像の視聴者によりTwitterに投稿されるツイートには，試合の内容や視聴者の意見に関する多くの情報が含まれる．そこで，提案手法では，ツイートから得られるテキストに関する特徴量および映像から得られる画像や音声に関する特徴量の関係性を考慮可能であるMVAEに基づき，高精度に重要シーンを予測する手法を構築する．提案手法は，これらの特徴量から算出された潜在特徴からシーンが重要である確率を予測するImportant Scene Predictorを新たに導入する．本稿の最後では，実際の野球映像とツイートを用いた実験によって提案手法の有効性を検証する． |
| （英） |
This paper presents a prediction method of important scenes in baseball videos based on multimodal variational autoencoder (MVAE). Tweets posted on Twitter by viewers while viewing baseball games include the content of the games and the opinions of the viewers. Then we construct a method for high-quality prediction of important scenes based on MVAE which can consider the relationships between textual, visual and audio features extracted tweets and videos. The proposed method newly introduces the important scene predictor which predicts the probability of the scene being important from the latent features calculated from these features. Finally, this paper shows the effectiveness of the proposed method through experiments using actual baseball videos and tweets. |
| キーワード |
（和） |
スポーツ映像解析 / Twitter解析 / 重要シーン予測 / マルチモーダル解析 / / / / |
| （英） |
Sports video analysis / Twitter analysis / prediction of important scenes / multimodal analysis / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 4, ME2021-14, pp. 71-75, 2021年2月. |
| 資料番号 |
ME2021-14 |
| 発行日 |
2021-02-11 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT |
| 開催期間 |
2021-02-18 - 2021-02-19 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
画像処理および一般 |
| テーマ（英） |
Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
Twitterと映像を用いたMVAEに基づく野球映像の重要シーン予測に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
A Note on Prediction of Important Scenes in Baseball Videos via Multimodal Variational Autoencoder Using Tweets and Videos |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
スポーツ映像解析 / Sports video analysis |
| キーワード(2)（和/英） |
Twitter解析 / Twitter analysis |
| キーワード(3)（和/英） |
重要シーン予測 / prediction of important scenes |
| キーワード(4)（和/英） |
マルチモーダル解析 / multimodal analysis |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
平澤 魁人 / Kaito Hirasawa / ヒラサワ カイト |
| 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） |
前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ |
| 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） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第4著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 所属（和/英） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第27著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第28著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第29著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第31著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第33著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-02-18 17:05:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2021-14, ME2021-14, AIT2021-14 |
| 巻番号（vol） |
vol.45 |
| 号番号（no） |
no.4 |
| ページ範囲 |
pp.71-75 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2021-02-11 (MMS, ME, AIT) |