| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤川 賢治 京都大学, 情報学研究科, 助手 (40293899)
椋木 雅之 京都大学, 情報学研究科, 助手 (20283640)
八木 啓介 京都大学, 総合情報メディアセンター, 助手 (60293940)
天野 晃 広島市立大学, 情報科学部, 助教授 (60252491)
河原 達也 京都大学, 情報学研究科, 助教授 (00234104)
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| Research Abstract |
1. 音声のポーズとピッチを利用した講義音声の区分化
記録した講義を利用する際には,講義を意味的なまとまりに分割し,それぞれにインデックスを付加しておく必要がある.OHPを主に使用する講義では,記録したOHP自体がインデックスとして適切であるが.各OHPに関する音声による説明は,通常1〜5分と長く,より細かい文単位への分割が必要となる.本研究では,日本語の平叙文では,文の始点でピッチが高く,終点で低下することが知られており,このピッチ情報と,ポーズ情報を併用することにより,文単位での区分化を行った.実際の講義音声30分に対して実験を行い,再現率73.9%,適合率45.1%という結果を得た.
2. カメラマンロボットによる対象物の自動撮影
照明の変化,講師の移動,受講者の出現など様々な環境の変化がおこる講義室においては,撮影を行うためには,環境に能動的に対応するカメラマンロボットが必要となる.本研究では,与えられた撮影対象のサンプル画像をもとに,自律的に移動し,対象物を撮影するカメラマンロボットを試作した.『仮説と検証』という動作原理を導入することにより,単純かつロバストな画像処理の繰り返しで.照明変動や障害物の出現に対処して,自動撮影を行えることを示した.
3. 講義の状況判断に基づく映像切り替え
講義の撮影では,複数のカメラが使用されるが,一般に遠隔講義の放送においては.送信できる映像は,一つであることが多い.遠隔講義の無人放送への応用を考えると,複数のカメラ映像から,受講者が望むであろう映像を自動的に選択する機構が必要となる.本研究では,観測した要素集合の時間的なつながりに基づき,講義の状況を推定し,人間が与えたカメラ選択知識に照らして,映像を自動選択する手法を提案した.講義のモデル化をうまく行うことにより,単純かつロバストな画像処理により得られる要素で,適切な映像選択が行えることを示した.
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