テレビ番組動画像ハイライト抽出装置及び方法

発明者： , ,
出願人/特許権者：
代理人 (3件)：岩橋文雄 , 内藤浩樹 , 永野大介
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2006-189984
公開番号（公開出願番号）：特開2008-022103
出願日： 2006年07月11日
公開日（公表日）： 2008年01月31日
要約：

【課題】機械学習に基づく動画像ハイライト作成では、専門家が予め十分な数のサンプル動画像から抽出したトレーニング動画像を学習させた学習データファイルを作成しておく必要がある。一方、テレビ番組の放送内容は、たとえ同じ番組ジャンルであっても様々なパターンが存在するため、その全てを網羅する学習データを予め準備しておくことは困難である。【解決手段】ユーザがハイライト検出処理完了済のテレビ番組動画像を視聴中に、未検出のハイライト区間を見つけた場合、ユーザがそのハイライト区間をUIから選択すると、学習データに新たなトレーニングデータとして追加される。次回の検出処理では更新された学習データを使用することで、類似の特徴ベクトルを持つハイライトシーンが検出可能となる。さらに、学習データ更新時には、初期設定時の性能を著しく損なわぬよう、ユーザが追加できるデータの割合に制限を設けておく。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

テレビ番組を録画した動画像から番組の重要シーンを自動抽出する装置において、重要シーンのサンプルデータであるトレーニング動画像から抽出した特徴ベクトルの発生パターンをモデル化した学習データを作成する学習データ作成部と、入力された動画像を一定時間間隔のセグメントに分割し、それぞれのセグメントから特徴ベクトルを抽出し、前記学習データを参照して特徴ベクトルの類似度を比較することによって重要シーンを検出する動画像解析部と、前記動画像解析部での未検出シーンを選択する重要シーン選択部を備え、前記重要シーン選択部で指定された未検出シーン動画像を前記学習データ作成部に入力すると、前記トレーニング動画像と前記未検出シーン動画像のそれぞれから特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトルの発生パターンを再度モデル化することにより学習データを更新することを特徴とするテレビ番組動画像ハイライト抽出装置。

IPC (5件)：

H04N 5/91 , G10L 11/00 , G10L 15/00 , G11B 27/00 , G11B 20/10

FI (8件)：

H04N5/91 N , G10L11/00 402C , H04N5/91 C , G10L11/00 402G , G10L11/00 201Z , G10L15/00 200G , G11B27/00 D , G11B20/10 G

Fターム (24件)：

5C053FA14 , 5C053GB06 , 5C053GB37 , 5C053HA40 , 5C053JA01 , 5C053JA15 , 5C053JA22 , 5C053JA30 , 5D015KK02 , 5D044AB05 , 5D044AB07 , 5D044BC01 , 5D044CC05 , 5D044HL14 , 5D110AA13 , 5D110AA27 , 5D110AA29 , 5D110CA05 , 5D110CA06 , 5D110CA42 , 5D110CD15 , 5D110DA15 , 5D110DE01 , 5D110FA02

引用特許：

出願人引用 (2件)

オーディオビジュアルサマリ作成方法および装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2005-107342 出願人：日本電気株式会社
編集装置、編集方法
公報種別：公開公報出願番号：特願2003-352083 出願人：ソニー株式会社

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