映像編集のための事例学習に基づく素材映像からのショット列生成

摘要

映像編集は一般に，素材映像から選択されたショットの並び替えにより実現される．本研究では事例映像である専門家により制作された編集映像とその素材映像から学習した編集技術に基づいた自動映像編集を目指す．まず，編集映像を構成するショットを，ショット長，動き，輝度といった画像特徴量の量子化に基づきシンボル化し，その時系列パターンを隠れマルコフモデル(HMM)により学習する．また，編集映像において連続するショットの素材映像における相対位置分布を求める．次に，学習したHMMによりシンボル列を生成し，ユーザから与えられた素材映像を構成するすべてのショットに対して算出した各シンボルへの適合度，及び相対位置分布に基づき，各シンボルに最適なショットを選択することにより，編集映像のショット列を生成する．本稿では事例映像としてアクション映画の予告映像と本編映像を用い，一本の本編映像に対する映像編集により提案手法を評価した．