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J-GLOBAL ID：202102278620136910   整理番号：21A0967990

Twitterと映像を用いたMVAEに基づく野球映像の重要シーン予測に関する検討

A Note on Prediction of Important Scenes in Baseball Videos via Multimodal Variational Autoencoder Using Tweets and Videos

著者 (4件)： 平澤魁人 (北大 大学院情報科学院) ,  前田圭介 (北大) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 45  号： 4(MMS2021 1-28/ME2021 1-28/AIT2021 1-28)  ページ： 71-75  発行年： 2021年02月11日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  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,Twitterと映像を用いたmultimodal variational autoencoder(MVAE)に基づく野球映像の重要シーン予測手法を提案する.野球映像の視聴者によりTwitterに投稿されるツイートには,試合の内容や視聴者の意見に関する多くの情報が含まれる.そこで,提案手法では,ツイートから得られるテキストに関する特徴量および映像から得られる画像や音声に関する特徴量の関係性を考慮可能であるMVAEに基づき,高精度に重要シーンを予測する手法を構築する.提案手法は,これらの特徴量から算出された潜在特徴からシーンが重要である確率を予測するImportant Scene Predictorを新たに導入する.本稿の最後では,実際の野球映像とツイートを用いた実験によって提案手法の有効性を検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： 画像処理 ,  *画像処理システム ,  *映像 ,  評価試験 ,  野球 ,  *予測技法 ,  確率 ,  実証実験
準シソーラス用語： ツイッター ,  ツイート

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： Twitter ,  映像 ,  野球 ,  シーン ,  予測