放送映像アーカイブでの頻出構図のマイニングによる重要ニュースショットの俯瞰的分類

2013 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 24650043
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 片山 紀生 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (60280559)
• Keywords: マルチメディア / 放送映像アーカイブ

Research Abstract

本研究の目的は、研究代表者が研究を進めているクロス TV チャンネルフィルタリングによって得られる主要なニュースショットについて、映像の構図に基づく自動分類を可能にすることにある。本研究では、大きく三段階に分けて研究を進め、第一段階では、ボトムアップなデータマイニング手法によって部分映像特徴を探索し、第二段階では、知識発見手法に基づくトップダウンアプローチによって部分映像特徴を探索した。そして、第三段階ではそれらの結果を統合することによって、ニュースショットの自動分類機構の構築を進めた。平成２５年度には、本研究の第ニ段階として、平成２４年度に実施したボトムアップなアプローチを補う形で、人手で与えられる正負事例や仮説を起点とするトップダウンアプローチでの部分映像特徴の探索を行った。ボトムアップアプローチのみで網羅的に部分映像特徴を検出できるとは限らないため、トップダウンアプローチでの補完が不可欠である。本研究が抽出を目指しているのはあくまでも頻出構図の映像特徴であるが、データマイニングの際には映像特徴のみならず言語特徴も使用した。これは、言語特徴の方が被写体や場面を特定する効果が高いため、言語情報を加えることでデータマイニングの精度ならびに効率を高められるからである。これまで言語情報としては、主として文字字幕（クローズドキャプション）を用いてきたが、言語特徴をより効果的に抽出するため、本研究では、放送映像アーカイブに対して映像中の字幕（オープンキャプション）をビデオ OCR によって認識する機能を導入した。これにより、映像特徴とより関連の深い言語特徴の抽出が可能になった。