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J-GLOBAL ID：202202253061508593   整理番号：22A1079928

視線情報を考慮した機械学習に基づく一人称視点映像の自動要約手法

An Automatic Summarization Method for First-Person-View Video Based on Machine Learning Considering Gaze Information

著者 (2件)： 濱岡啓太 (関西学院大) ,  河野恭之 (関西学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： HCI-197  ページ： Vol.2022-HCI-197,No.46,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月07日 
JST資料番号： U0451A  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： 本研究では,長時間にわたる一人称視点映像の高速閲覧を目的とし,視線情報を考慮した機械学習に基づく一人称視点映像の自動要約手法を提案する.一人称視点映像は日常生活やスポーツなどの記録を残す手段の一種であり,ウェアラブルカメラの小型化及び普及に伴い一般に広く浸透した.しかし,ライフログ等のために常時撮影された一人称視点映像は長時間にわたる.そのためユーザにとって有益でないシーンを含むケースが多く,映像の閲覧に時間を要する問題点がある.本研究では視線情報に着目し,視線移動量,瞳孔径,瞼の開き具合を基にした機械学習による予測モデルを構築することで各シーンに対する興味度の推定を行う.興味度が高いシーンは通常速度,低いシーンは高速再生することで入力映像を要約する.評価実験の結果,提案手法により生成した要約映像はユーザの興味や潜在的な意識を反映していることを確認した.本システムを用いて一人称視点映像を要約することでユーザの行動認識や視覚的な日記の作成だけでなく,記憶障害のある患者の支援等多くのアプリケーションに応用可能である.(著者抄録)

シソーラス用語： 検出 ,  *瞳孔 ,  機械学習 ,  *抄録作業 ,  直径 ,  *映像
準シソーラス用語： *視線検出 ,  *自動要約 ,  *自由視点映像 ,  瞳孔径

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (24件)：

• 木村聡樹,三上弾.“打者は打席で何をしているのか?打撃パフォーマンス分析に向けたバーチャルリアリティの活用”,日本神経回路学会誌,vol.24,No.3,pp.109-115,2017.
• 檜山淳,土山祐介,宮下真理子,江渕栄貫,関正純,広瀬通考.“一人称視点映像からの多感覚追体験による伝統技能教示支援”,日本バーチャルリアリティ学会論文誌,vol.16, No.4,pp.505-514,2011.
• K. Kurihara. “CinemaGazer: a System for Watching Videos at Very High Speed”, Proc. AVI'12, pp.108-115, 2012.
• Manga, https://www.fujixerox.com/eng/company/technology/communication/multimedia/manga.html (参照 2022/01/03).
• 粥川青汰,樋口啓太,中村優文,米谷竜,佐藤洋一,森島繁生.“一人称視点映像の高速閲覧に有効なキューの自動生成手法”,Workshop on Interactive Systems and Software 2017, 2017.

タイトルに関連する用語 (6件)： 視線 ,  機械学習 ,  視点 ,  映像 ,  自動要約 ,  手法