複数受講者間の頭部動作·瞬きの同期に基づく講義コンテンツの重要シーン検出

摘要

近年，情報通信技術の向上と普及に伴い，e-ラーニングやオープンコースウェアのような，講義映像をインターネット上に配信·アーカイブする取組みが広く行われている．しかし，このような講義映像は録画時間が長時間に及ぶことが多く，視聴者や編集者にとって大きな負担となっている可能性が高い．そのような講義映像内での重要なシーンを自動で検出できれば，視聴者は重要なシーンのみを手短に見直すことができ，また編集者はより少ない労力で編集作業を行えると考えられる．そこで本研究では，複数受講者間の頭部動作等のデータから講義コンテンツ内の重要シーンを検出することを目的として，学生による進捗報告ミーティングおよび研究発表会にて複数受講者の頭部動作等を計測し，録画した動画と比較しながらデータの解析を行った．さらに，それを踏まえて複数受講者の頭部動作·瞬きの同期に基づく重要シーンの検出手法を提案し，人手によるダイジェストと比較する評価を行った．評価の結果，あるパラメータ設定において検出した重要シーンのうち73.6が人手によるダイジェスト化の際に採用されたシーンと合致した．