Metadata is indexing information about a video data, and is useful in presentation of the information that a user desires out of a lot of videos. Especially, metadata of characters in a movie is important information for video analysis. However, manually creating of metadata requires a great deal of labor. In this paper, we propose a method for automatic extraction of metadata of characters in a movie. In face detection and tracking process, we extract face images which are effective for face recognition. In face recognition process, we classify face images according to character based on shot change information extracted by cut detection. Experiments using video data of TV shows and movies demonstrate the effectivity of proposed.%大量に蓄積された映像コンテンツの中から視聴者が所望する情報を検索するためには，映像中の索引となる情報であるメタデータが大いに役立つ．しかしながら．人間の手によってメタデータを作成するコストは高いため自動化が求められている．そこで本稿では，映像コンテンツの中でも特に重要な情報であると考えられる登場人物に着目し，それらをメタデータとして抽出する手法を提案する．本手法は主にカット検出・顔検出・顔追跡・顔認識処理から構成される．顔検出と顔追跡において真に顔であるか判断して顔画像の抽出を行い，同時にカット検出から得られたショットの情報を保持しておく．顔認識では得られた顔画像を用いて，ショットの情報に基づいた人物の分類手法を提案し，実験においてその有効性を示す．
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