著者

野田 和広 高橋 友和 井手 一郎 目加田 慶人 村瀬 洋

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.25, pp.367-372, 2006-03-17

参考文献数

10

---

本報告では,特定ジャンルの長時間放送映像から繰り返し区間を高速に検出する適応的特徴選択手法について述べる.長時間の放送映像には,CM やロゴ,重要なニュースなど,多くの繰り返し区間が存在する.これらを全て検出するためには,2 乗オーダで計算量が増加する繰り返し照合処理が必要となる.我々はこれまでに,低次元に圧縮した特徴空間内での繰り返し照合で候補を絞り込むことにより,計算量を抑制する手法を提案してきた.この手法により,長時間の一般放送映像からの繰り返し区間の検出を高速化できたが,固定された画面構成が多いジャンルの映像に適用した際に,低次元繰り返し照合による絞り込みの効果が小さかった.そこで本報告では,放送映像のジャンルに応じて適応的に画素を選択して特徴量を作ることにより,絞り込みの効果を向上させる手法を提案する.実験では5 つのジャンルの映像に対して,提案した画素選択法を用いた低次元繰り返し照合を行った.その結果,エントロピーを用いた画素選択法により,固定された画面構成が多いジャンルの映像における絞り込み効果の向上を確認した.In this paper, we propose an adaptive feature selection method to retrieve every single pair of repetitive segments in a long broadcast video stream whose genre is specified. We have previously proposed a fast retrieval method which narrows down the candidates of repetitive segments that need to be compared in detail, by an iterative comparing process in the compressed feature space. The computation time was actually cut down when this method was applied to a general broadcast video stream. However, when this method is applied to a video in which the composition of part of the picture is consistent, it did not always narrow down the candidates sufficiently. This report proposes a method to narrow down the candidates further by adaptively selecting pixels that represent the difference between segments according to the genre of the video stream. The result of an experiment showed that the method which selects the pixels by the entropy between frames narrows down the candidates best.