2013 Fiscal Year Annual Research Report
ニュース映像アーカイブの体系化と登場人物に注目した要約映像の編纂
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23300036
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
井手 一郎 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (10332157)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村瀬 洋 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (90362293)
出口 大輔 名古屋大学, 情報連携統括本部, 准教授 (20437081)
道満 恵介 中京大学, 工学部, 講師 (90645748)
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| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | コンテンツ・アーカイブ / ディレクトリ・情報検索 / メディア生成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成25年度及び平成26年度は以下の課題に取り組んだ：
［課題1］ニュースコンテンツのマルチモーダル関連付けに関する評価と応用：まず，前年度までに実現した，複数局の日本語ニュース番組の映像に関して，ストーリ間のテキスト類似度及び人物の素材を考慮し，顔と背景を分離して准同一映像を検出する手法について評価及び改良を行った．それとともに，これまで蓄積してきた実際のニュース映像に対して，この手法を適用することで，登場人物に基づいてニュースストーリを関連付け，その性能を評価し，提案手法の著しい有効性が示された．
［課題2］登場人物に注目した「ドキュメンタリ映像」の編纂：前年度までに実現した，トピックスレッド構造中の主要トピック推定手法に基づいて，さまざまな内容の関連ス
トーリ系列（トピックスレッド）のなかから，一般的に興味を持たれそうなものを自動的に選択したうえで，［課題1］の結果得られた映像を素材として用いることで，登場人物に注目したドキュメンタリ映像を自動編纂する手法を実装し，評価した．その過程で，主要トピック推定手法の予備実験を分析した結果，学習による客観的な推定手法では期待した成果が得られないことが判明したため，当初の研究期間を延長し，ソーシャルメディア情報を導入して視聴者の反応に基づく主観的な推定手法に改良し，評価した．その結果，提案手法の有効性が示された．
また，これらと並行して，前年度に引き続き，大規模ハードディスク装置に日々大量の映像を蓄積し続けた．最後に本研究の総括として，各処理及び全体について評価を行い，国際会議及び雑誌論文の形で公表した．
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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