Web中にあるビデオデータからの感性情報の検索

摘要

本論文では，Web中にあるからの感性情報の検索を行うために，Web動画中の音声検索システムを用いての類似性を基に感性検索をする方法を提案し，その予備実験を報告する．Web上のビデオデータは極めて多種多様であり，これらの感性的意味を単一の記号によって表現することか不可能に近いといえる．このような時系列データを対象にして，感性語に対応するビデオデータの区間を検索することは，かなり一般化された手法を用いる必要がある．本論文では，フレームワイズな音素識別に基づく音声検索手法をWeb上で実装したAiZoomというシステムを用い，検索したクエリと類似する音声区間を含むビデオデータの部分を抽出し，その類似区間の感性を分類した感性ヒストグラムを用いて，その動画の感性特徴を得る．また，この感性特徴を得た区間のオプティカルフローを調べて，個々の感性特徴に対応する画像特徴が得られるかを検証する．%This paper proposes and reports pilot study of Kansei information retrieval using Web based speech retrieval system for Youtube video repository. Normally, video data uploaded on the Web has many characteristics and specifications. Thus, retrieval system on the Web need generalized method rather than conventional one. In this paper, we try to retrieve similar video segment of query word for create Kansei histogram of query that is using AiZoom which is a speech retrieval system using frame-wise phoneme recognition for Web video data. Additionally, we inspect optical flow of these similar video segment for getting Kansei feature.