| 研究概要 |
一般に放送されている,英語,中国語,ロシア語などの語学学習番組から,複数回の放送映像を利用して,スキット(学習の中心となる寸劇)映像コーナやその解説コーナなどの内容的なまとまりを抽出する手法を開発した.コーナには,順序が変化しない,コーナの開始ショット,終了ショットは類似している,コーナ内に出現するショットの種類は類似している,同一シーン内でコーナが切り替わることはないなどの特徴がある.これらの特徴を利用して,コーナ検出を行った.
まず,複数回の放送映像の全てについて,カット検出を行い,映像をショットに分割する.以降,得られたショットを処理の基本単位とする.次に,放送映像の内,1回分に対して,人手で正しいコーナ分割を与える.この正解のコーナ分割に対して,上記の性質を反映した特徴量を映像から抽出する.他の放送回の映像からも,ショット毎に同様の特徴量を計算する.得られた特徴量を,正解のコーナ分割結果のショットから得られた特徴量と比較することで,そのショットが,どの程度,それぞれのコーナの境界らしいかの評価値を計算する.この評価値を利用して,コーナの順序を反映した最適なコーナ分割となるよう,動的計画法により,最終的な分割結果を推定した.初期的な実験により,約90%の精度でコーナ分割が行えることを確認した.
同時に,教材映像を受講生に提示した際の有効性を評価する指標を得るために,講義中の受講者を観測し,その理解度を推定する研究も行った.アンケートや小テストから得られる理解度データには,様々な変動要因が含まれているが,複数の受講者の複数回のデータを項目反応理論のモデルに当てはめることで,変動要因を補正して,受講者の理解度を適切に推定できる手法を開発した.
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