特許
J-GLOBAL ID：201703003087630312
映像パターン学習装置、方法、及びプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人太陽国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2015-246266
公開番号（公開出願番号）：特開2017-111660
出願日： 2015年12月17日
公開日（公表日）： 2017年06月22日
要約：
【課題】映像のシーンを精度よく認識できるモデルを学習することができる。【解決手段】深層画像特徴量生成部34が、フレーム画像の各々について、CNNを用いて、深層画像特徴量を時系列順に生成する。深層動き特徴量生成部40が、CNNを用いて、深層動き特徴量を時系列順に生成する。時系列ビジュアルパターン学習部36が、RNNを用いて、フレーム画像の各々についてのビジュアルパターンに関するビジュアルパターン特徴量を時系列順に学習する。時系列動きパターン学習部42が、RNNを用いて、深層動き特徴量の各々についての動きパターンに関する動きパターン特徴量を時系列順に学習する。パターン統合部44が、ビジュアルパターン特徴量と動きパターン特徴量との関連性を考慮した、映像のラベルを識別するためのモデルを学習する【選択図】図1
請求項（抜粋）：
映像のラベルを識別するためのモデルを学習する映像パターン学習装置であって、
前記映像から時系列順にフレーム画像を抽出し、前記抽出されたフレーム画像をフレーム画像群とするフレーム画像生成部と、
前記映像から時系列順に一定の時間間隔における低レベル動き特徴量を生成する低レベル動き特徴量生成部と、
前記フレーム画像生成部により生成された前記フレーム画像群におけるフレーム画像の各々について、深層学習アルゴリズムを用いて、深層画像特徴量を時系列順に生成する深層画像特徴量生成部と、
前記低レベル動き特徴量生成部により時系列順に生成された前記低レベル動き特徴量の各々について、深層学習アルゴリズムを用いて、深層動き特徴量を時系列順に生成する深層動き特徴量生成部と、
前記深層画像特徴量生成部により時系列順に生成された前記フレーム画像の各々の深層画像特徴量に基づいて、時系列データを扱う深層学習アルゴリズムを用いて、前記フレーム画像の各々についてのビジュアルパターンに関するビジュアルパターン特徴量を時系列順に学習する時系列ビジュアルパターン学習部と、
前記深層動き特徴量生成部により時系列順に生成された前記深層動き特徴量に基づいて、時系列データを扱う深層学習アルゴリズムを用いて、前記深層動き特徴量の各々についての動きパターンに関する動きパターン特徴量を時系列順に学習する時系列動きパターン学習部と、
前記時系列ビジュアルパターン学習部により時系列順に学習された前記ビジュアルパターン特徴量と、前記時系列動きパターン学習部により時系列順に学習された前記動きパターン特徴量とに基づいて、前記ビジュアルパターン特徴量と前記動きパターン特徴量との関連性を考慮した、前記映像のラベルを識別するためのモデルを学習するパターン統合部と、
を含む映像パターン学習装置。
IPC (3件)：
G06T 7/00
, G10L 25/57
, G10L 25/30
G06T7/00 350C
, G06T7/00 P
, G10L25/57
, G10L25/30
5L096AA06
, 5L096BA16
, 5L096CA04
, 5L096HA11
, 5L096KA04
