感性情報に依存した映像情報の編集および推薦システムの開発

2004 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16500122
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 渡邉 誠 千葉大学, 工学部, 助教授 (50272349)
• Keywords: 番組情報 / 圧縮表現 / BGM / ショット / カット / セリフ / 音量

Research Abstract

番組情報の効果的な圧縮表現
フライタークスタイルによる情報内容の圧縮システムを用いた番組情報の効果的な圧縮表現
すばやい番組選択の補助を目的とするため、本手法では、抽出した代表区間をつないで全体長が決定されるのではなく、あらかじめ要約映像の構成を5秒間×5区間、全体長を約25秒間と設定した。測定したデータをもとに、5秒間で意味の伝わる区間を抽出する。抽出すべきパターンとして、次の項目に当てはまる区間を候補としポイントをつけた。
1BGMによる演出 2セリフの多いシーン 3カット点頻度 4ロングショット 5音量に基づく切り出し点の最適化
実際のドラマ映像に対し本手法を適用した。主に、BGMの前後かつセリフのある部分、ロングショット末かつセリフのある部分、スポーツの試合や激しい会話などのカット点頻度の高い緊迫した部分が抽出された。
本手法で生成した要約映像と全体なら一定間隔で5秒間を切り出しつなげたもの(一定間隔抽出)を比較した。一定間隔抽出では、ほとんどの区間が、5秒間のみでは何を意味するかわからなく、音声の自然性がないのに対し、本手法で生成された要約映像は比較的、自然性やシーンの理解しやすさを確保することができた。
本手法を実際のドラマ映像に適用させる中で、ラブストーリーの場合はBGMによる演出、スポーツやアクションシーンがメインとなる場合ではカット点頻出度など、ジャンルによって重みをつけるべき項目が異なることがわかった。ジャンルによる項目の重みづけ方法に関して更なる検討が必要である。また、生成された要約映像を使用したブラウザのインターフエイスについても検討していきたい。