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J-GLOBAL ID：201902240413751735   整理番号：19A0603079

OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討

A note on interest level estimation for videos using users’ behavior based on OpenPose

著者 (4件)： 九島哲哉 (北大 大学院情報科学研究科) ,  高橋翔 (北大 大学院 工学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 449(ITS2018 59-85)  ページ： 351-354  発行年： 2019年02月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,画像からユーザの骨格情報を取得可能とするOpenPoseを用いた関心度推定手法を提案する。提案手法では,深層学習の利用により画像中のユーザの骨格情報を取得可能なOpenPoseを用いることで,映像に対するユーザの関心度推定を可能とする。具体的に,提案手法ではまず,映像を視聴中のユーザの動作に関するデータに基づいた特徴量を算出する。このとき,動作に関するデータの取得には,OpenPoseを利用する。続いて,算出された骨格情報に基づく特徴量および映像から得られる特徴量に対して,semi-supervised canonical correlation analysis(SemiCCA)を用いた特徴統合を適用することにより,2種類の特徴量が統合された新たな特徴量を算出する。最終的に,提案手法では,統合された特徴量およびユーザの関心度に対して,データに含まれる未知の値を推定可能であるテンソル補完を適用することにより,未知の関心度を推定する。提案手法では,OpenPoseを用いることで,可視光カメラのような簡便に設置可能なデバイスを利用した関心度推定が可能となる。(著者抄録)

シソーラス用語： *商品 ,  *コンテンツ ,  *利用者 ,  骨格 ,  *情報 ,  特徴抽出 ,  *機械学習 ,  *度 ,  技術 ,  *コンピュータビジョン ,  深層学習
準シソーラス用語： *画像情報 ,  *関心度 ,  推定技術

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• Y. Ito, T. Ogawa, and M. Haseyama, ′′Accurate estimation of per-sonalized video preference using multiple users' viewing behavior,′′ IEICE Transactions on Information and Systems, vol. 101, no. 2, pp. 481-490,2018.
• J. Liu, Y. Gu, and S. Kamijo, ′′Customer behavior classification using surveillance camera for marketing,′′ Multimedia Tools and Applica-tions, vol. 76, no. 5, pp. 6595-6622,2017.
• T. Kushima, S. Takahashi, T. Ogawa, and M. Haseyama, ′′Interest level estimation of items via matrix completion based on adaptive user matrix construction,′′ in Proceedings of IEEE International Con-ference on Multimedia and Expo, 2018, pp. 1-6.
• H. Hotelling, ′′Relations between two sets of variates,′′ Biometrika, vol. 28, no. 3/4, pp. 321-377,1936.
• A. Kimura, M. Sugiyama, T. Nakano, H. Kameoka, H. Sakano, E. Maeda, and K. Ishiguro, ′′Semicca: Efficient semi-supervised learning of canonical correlations,′′ Information and Media Tech-nologies, vol. 8, no. 2, pp. 311-318,2013.

タイトルに関連する用語 (3件)： 映像 ,  関心度 ,  推定