著者

長谷川 裕記 前島 謙宣 森島 繁生

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.20, pp.1-6, 2011-07-20

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本研究では動画に付随するアノテーション情報とユーザーが指定した情報に基き、画像に描写されているターゲット要素の特徴を機械学習することによって、データベース内の動画選択を行い音楽にマッチしたダンス動画を自動生成するシステムを構築した。画像内の輪郭特徴を表す特徴量、アノテーション情報を表す動画コンテンツに割り振られたタグ情報を用いて画像内容推定を行っており、先行研究より画像内の構図を考慮したダンス動画生成ができ、ユーザーがシステムを利用する際の自由度を上げる事が可能となった。This paper presents a system that automatically generates a dance video clip appropriate to music by segmenting and concatenating existing dance video clips. This system is based on machine learning for annotation and features of image. We create system can consider what object draw in the image, so user can control system more flexible than prior study. Because we use features express shape of object in image, and annotation attended videos in internet to guess what draw in the image.