| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-03-08 13:45
連続的に撮影された映像を対象としたCNN特徴量のクラスタリングによる冗長区間検出と除去
○西川 将・吉高淳夫（北陸先端大） |
| 抄録 |
（和） |
一般ユーザによって撮影された映像は，多様な用途で用いられる．中でも，撮影者の日常を記録した映像では，個人の活動の振り返り等で用いられる．撮影した映像を全て確認することは，撮影時間と同じ時間を視聴に要するため，これらに対して映像内における重要箇所のみを抽出し，その映像を提示することで視聴時間を大きく短縮する映像要約手法がある．ただし，映像要約手法の多くは対象が限定的であり，長時間かつ連続的な映像に対して効果的な研究は少ない．そこで，本研究では冗長的なシーンに着目し，これらをCNN特徴量のクラスタリングによって検出し，映像を短くすることで要約する手法について提案する． |
| （英） |
Video taken by ordinary users are used for a variety of purposes. In particular, video that record the photographer's daily life are used for looking back on personal activities. Since it takes the same amount of time to view a video as it was shot, there are video summarization methods that greatly reduce the viewing time by extracting only the important parts of the video. However, most video summarization methods are limited in video types and there are few effective studies for a long video without cut. In this study, we focus on redundant scenes, by detecting them based on the clustering of CNN features, and propose a method to summarize the video. |
| キーワード |
（和） |
CNN / 映像要約 / クラスタリング / / / / / |
| （英） |
CNN / Video Summarization / Clustering / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 8, AIT2021-71, pp. 149-152, 2021年3月. |
| 資料番号 |
AIT2021-71 |
| 発行日 |
2021-03-01 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|