著者

馬場口 登 栄藤 稔 佐藤 真一 安達 淳 阿久津 明人 有木 康雄 越後 富夫 柴田 正啓 全 柄東 中村 裕一 美濃 導彦 松山 隆司

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.102, no.155, pp.69-74, 2002-06-20

被引用文献数

35

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電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会の下で検討,作成した映像処理評価用映像データベース(VDB:Video Data Base)について述べる.このデータベースは編集効果(シーン切替),カメラワーク,テロップの出現,音声品質という点においてテレビ放送に匹敵する品質の素材映像をもち,ニュース,ドラマ,ドキュメンタリー,情報番組(料理,観光)などのジャンルの映像からなる.また,ショット境界やシナリオ情報をMPEG7形式のメタデータとして付与している.各種の映像処理アルゴリズムを比較評価するためのベンチマークデータとして利用されることが期待される.

著者

越後 富夫

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.41, no.4, pp.351-356, 2000-04-15

参考文献数

7

被引用文献数

2

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ディジタル放送の開始とネットワークの広帯域化によりディジタル映像の流通が,数年内で急激に浸透することが予想される.そのとき,氾濫する映像データに対し,ディジタル化の利点を生かした映像の管理が重要課題である.本稿では,映像管理のための情報抽出と表現,そして応用について解説する.

著者

益満 健 越後 富夫

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.84, no.8, pp.1848-1855, 2001-08-01

被引用文献数

24

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本研究では,ユーザの視聴行動をから好みを学習し,その人の好みを反映した要約映像作成手法を提案する.過去に見た映像と類似した映像の重要度は高く,早送りなどによりスキップした映像に類似した映像の重要度は低くなるように各フレームの重要度を推定し,この重要度をもとに要約映像を生成する.重要度の推定では,画像から得られる特徴量をそのまま使うのではなく,固有空間により得られる特徴ベクトルを用いることにより,様々な特徴量を効果的に扱う.更に,ユーザの嗜好を反映するために,ユーザの2種類の行動(視聴したか,早送りによりスキップしたか)から投票に基づく学習を用いたため,ユーザに意識させることなく学習が行える.本提案手法をサッカー映像に適用し,好みを反映した要約映像を生成し,本手法の有効性を確認した.

著者

関口 俊一 栄藤 稔 江村 恒一 藤川 渡 益満 健 越後 富夫

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.101, no.302, pp.51-58, 2001-09-06

被引用文献数

1

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XML-Schemaに基づくマルチメディア構造表現として2001年10月に標準化が予定されているMPEG-7の運用ポイントをダイジェスト視聴の視点で紹介する.ここでは, 膨大なMPEG-7の記述セットの中から, セグメント構造記述, 属性キーワード記述を選択した.実際の応用として, 映像の自動シーンカットを行い, それに属性キーワードを付随させるオーサリングシステムと, その結果得られるMPEG-7データとユーザ嗜好とのマッチングを端末側で行うことにより要約視聴を可能とするパケットストリーミングシステムを構築した.これにより, 長時間の映像コンテンツをユーザの視聴環境や嗜好に合わせてモバイル網で要約配信することが可能となる.

著者

柳川 由紀子 越後 富夫 宮崎 祐太 武村 紀子 八木 康史

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.33, no.6, pp.C-I33_1-12, 2018-11-01 (Released:2018-11-01)

参考文献数

51

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Tracking precisely of abnormalities in the gastrointestinal tract is useful for preparing sample image sequences on educational training for medical diagnose on endoscopy. While the gastrointestinal wall deforms continuously in an unpredictable manner, however, abnormalities without distinctive features make it difficult to track over continuous frames. To address this problem, the proposed method employs Convolutional neural networks (CNN) for tracking lesion area. Conventionally, CNN for tracking requires a large amount of sample data for preliminary learning. The state-of-arts tracking methods using CNN are premised on preliminary learning on data similar to target images given a large number of correct answer labels. On the other hand, the proposed method are not required preliminary learning using similar data. The image components in the marked region at the starting frame is similar to components at the only same position, but different between them depending on the degree of overlapped area. Furthermore, in the successive frame, the components in the previous region is similar to them in the identified area. Therefore, similarity can be learned in the previous frame, called it as an intra-frame training. This paper describes the method for tracking an abnormal region by using CNN based on training overlap rates between the abnormal region and local scanning one with the same size on the starting intra-frame. Furthermore, network parameters are transformed from training the similar regions on the continuous frame additionally. We demonstrate the efficiency of the proposed approach using eight common types of gastrointestinal abnormality.

著者

前田 潤治 越後 富夫 飯作 俊一

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.1997, 1997-08-13

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動画像が重要なメディアであることは言うまでもないが、現在主流のフレーム列による表現は、データ量、検索・加工などの扱いやすさ、などに関して問題を抱えている。これらの問題の解決策の一つとして、モザイクを基にした表現が有力視されている。 モザイクとは、連続するフレームの重なる部分をつなぎ合わせる技術、またつなぎ合わせた画像のことを言う。モザイクには大別して、複数のフレームを一括して処理し背景として一枚の静止画を作る「静的モザイク」と、入力フレームが一枚はいってくるごとにモザイタを更新する「動的モザイク」がある。ここでは、動画像データベース等の蓄積系の応用に向いた静的モザイクを対象とするが、動画像のリアリティを表現するためには、モザイク画像内の時間変化を記述する必要がある。