著者
高橋 正樹 藤井 真人 柴田 正啓 八木 伸行
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)
巻号頁・発行日
vol.92, no.7, pp.1036-1044, 2009-07-01
被引用文献数
1

ゴルフ中継番組で利用可能なティーショット軌道表示システムを開発した.広角で撮影したカメラの実映像上へ軌道を表示できるため,軌道の把握が容易である.また1台の放送カメラから得られる情報のみを用いて軌道を作画できるため,撮影機材や人員を追加する必要がなく,運用性に優れている.2005年日本オープンゴルフ選手権中継にて,放送応用を実現した.しかしショット直後や着地直前のボール追跡が困難なため,打点,着地点,静止点を手動指定する必要があり,「軌道表示まで時間を要する」,「バウンド軌道を表現できない」などの課題も残った.そこで本論文では,全区間の軌道を全自動・リアルタイムで作画可能な新たなティーショット軌道表示システムを提案する.提案システムは,背景輝度に基づくしきい値の自動切換機能,三次元実空間での位置予測による着地タイミング推定機能,過去方向への映像再生による打点までのボール追跡機能を備える.実験により,提案システムが速度,精度のバランスにおいて優れており,即時性,信頼性が要求されるゴルフ中継での運用に適していることを確認した.
著者
望月 貴裕 蓼沼 眞 藤井 真人 伊藤 崇之
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)
巻号頁・発行日
vol.88, no.8, pp.1729-1739, 2005-08-01
被引用文献数
3

本論文では, 検索対象データベース(DB)に出現頻度の高いテクスチャ及び色集合(代表テクスチャ, 代表色)を用いて描画した問合せ画像による画像検索手法を提案する. 代表テクスチャは, DBの画像特徴ベクトル集合のクラスタ分析により抽出する. また, 代表色は, DBのHSVヒストグラムに基づき求める. 更に, 提案手法によるユーザインタフェースを試作し, これを用いた画像検索実験により, 利用者の検索意図を反映した良好な結果が得られることを確認した.
著者
望月 貴裕 藤井 真人 篠田 浩一 酒井 善則
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)
巻号頁・発行日
vol.93, no.6, pp.1009-1023, 2010-06-01
被引用文献数
2

スポーツ映像から特定シーンを効率良く検索する技術の実現が強く望まれている.我々は,シンボル列化したシーンの離散HMMを用いた学習による,野球映像の各シーンのプレイ種識別手法を提案した.しかし,出塁及びアウトカウント増加の起こる7種の「打席完了」プレイ種のみを識別対象としていたため,打席の完了しないプレイ種(投球のみ,ファウル,牽制及び盗塁)を識別対象に加えた場合,十分な識別精度が得られなかった.そこで本論文では,我々の従来手法に対し,新しく2種の「プレイ種相関度」を識別尺度として加えた野球映像のプレイ種識別手法を提案する.プレイ種相関度の一つは,シンボル列を構成するシンボルの中の「代表シンボル」の出現頻度に関するものであり,シンボル列全体ではなく個々のシンボルに注視した特定プレイ種との相関の強さを表す.もう一つは,投球ショット間隔に関するものであり,投球ショット間隔の長さのプレイ種との相関の強さを表す.学習用シーンのシンボル列を学習したHMMによるプレイ種ごとの出力ゆう度と,2種のプレイ種相関度を重み指数を付加して掛け合わせて各プレイ種の総合的なゆう度を算出し,識別を行う.そして本論文では,MLB放送映像を用いた実験により,打席完了プレイ種だけでなく,打席の完了しないプレイ種を含めた11のプレイ種を従来手法よりも高い精度で識別可能であることを示す.
著者
望月 貴裕 藤井 真人 八木 伸行 篠田 浩一
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.107, no.384, pp.77-82, 2007-12-06

本稿では,ダイジェスト映像を処理対象としていた映像のパターン化によるシーンの数値列化に基づくイベント(ホームラン,シングルヒット,四球など)識別手法を試合全体映像に適用するフレームワークを提案し,さらにイベントの間の区間に含まれる試合状況に関する情報を用いて,識別結果に修正を加える手法を提案した.試合全体映像から,投球ショット,リプレイシーン,イニングチェンジなどの出現位置に基づき,識別対象とするイベント候補シーンをセグメンテーションする.パターン化および数値列化したイベントシーンの学習によるイベント識別手法により,各イベント候補シーンのイベント識別を行う.各イベント候補シーンの識別結果とシーンの長さとの関係を利用し,イベントの生起しないシーン(非イベントシーン)を特定する.非イベントシーンおよびイベント候補シーンのセグメンテーションで除去された区間から,画像解析によるベース領域検出などの手法を用いて試合状況に関する情報を抽出し,そこから定められる制約条件に基づきイベントシーンの識別結果の修正を行う.数試合のメジャーリーグの野球映像を用いて識別実験を行い,評価を行う.