2014 Fiscal Year Annual Research Report
ウェブ上に散在するビデオコンテンツの暴力度の自動レーティング
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14F04043
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
加藤 ジェーン 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (70251882)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
WANG Yu 名古屋大学, 情報科学研究科, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2016-03-31
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| Keywords | 暴力度レーティング / 視覚的暴力 / 行動認識 / ランキング学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はビデオコンテンツにおける暴力度レーティング技術の研究開発を目的とする．その目的を達成するために，①暴力度レーティング基準の定義と学習データの収集，②暴力要素の認識手法の開発，③暴力度レーティング手法の開発，④プロトタイプシステムの開発及び評価という４つの研究項目を挙げた．平成26年度では，上記項目①と②に関して研究を行い，多くの成果を収めた．
研究項目①について，我々は，暴力度のレーティング情報（グランドトゥルース）が容易に入手できるアメリカ映画協会の分類基準（MPAA基準）をベースとした上，動画処理で得られる手掛りの性質を考慮しつつ，MPAA基準を概略化した３段階基準をレーティング基準と策定した．また，youtubeからダーンロードしたビデオにラベルを手動で付与し，独自の学習データセットを作成した．
研究項目②について，３段階基準に基づいて実ビデオデータから暴力度を定めるための暴力要素を６種類のイベントの出現として定義した．すなわち，(1)殴り合い，(2)爆発，(3)カーチェイス，(4)銃撃，(5)流血，(6)武器の使用である．また，暴力要素の認識手法も計画通りに完成している．具体的には，我々は，映像ショットから時空間特徴を抽出し，事前に学習した６つの暴力要素識別器（各暴力要素に対応）に入力することで映像ショットにおける各暴力要素の存在確率を推定する．暴力要素識別器の学習のため，予め用意した大量のショット毎の特徴量である特徴が算出され，各ショット中に殴り合い等があるか無いかを示す教師信号が付与される．このラベルが付与された学習データを用いて暴力要素識別器の未知パラメータが学習･補正される．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画で定められた研究項目，即ち，①暴力度レーティング基準の定義と学習データの収集及び，②暴力要素の認識手法の開発をすべて達成している．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は主に研究項目③と④，即ち，暴力度レーティング手法の開発，プロトタイプシステムの開発及び評価に取り組みたいと考えている．
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