研究シーズ2014情報メディア科学

大量の放送映像から有用なニュース映像を抽出する映像照合・表示方式

片山 紀生コンテンツ科学研究系 准教授

研究分野映像アーカイブ/映像照合/ビデオマイニング

研究背景・目的

ニュース番組は、日常生活の主要な情報源のひとつであることから、映像処理技術の重要なターゲットのひとつです。近年、磁気記憶装置のコストが低下したため、ペタバイト規模の記憶装置を用いて、大規模なニュース番組のデジタルアーカイブを構築できる時代になっていますが、アーカイブの規模が大きくなるにつれて、それらを閲覧・活用するコストが大きくなっています。例えば、100テラバイトあれば、複数チャンネルのニュース番組を何ヶ月にも渡って蓄積できますが、どのような内容が放送されたのか、全体像を把握するのは容易ではありません。そのような問題に対する解決策のひとつとして、本研究では、ニュース映像の出現チャンネル数に着目した一覧表示方式を提案しています。

研究内容

ニュース番組中の映像情報は、ニュース番組の主要な構成要素のひとつではあるものの、それらの役割は、言語情報に対する付随的役割しか果たしていないことが少なくありません。一方、百聞は一見に如かずの言葉どおり、映像情報の方が大きな役割を果たす場合もあります。ニュース映像の視覚的有用性は、ニュース番組の構造解析などの内容解析手法によって評価することも考えられますが、本研究では、別のアプローチとして、情報フィルタリングによるアプローチを取っています。すなわち、「視覚的に有用なニュース映像は、複数のチャンネルで共通して現れやすい」という仮定に基づき、複数チャンネルに共通して現れる同一またはほぼ同一なニュース映像を映像照合技術によって検出し、それらの出現チャンネル数によって視覚的有用性を評価しています。そして、それらの一覧表示方法として、出現チャンネル数が多いものほど大きく表示するタグクラウド型の表示方式を提案しています。

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産業応用の可能性

研究者の発明

連絡先

片山 紀生[コンテンツ科学研究系 准教授]
http://researchmap.jp/katayamanorio/

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