統計的モデル選択によるシーン数の自動推定を用いた動画要約

摘要

統計的なモデル選択手法を用いることでシーン数を自動推定する動画要約の作成手法を提案する．本手法では，動画全体を混合ガウス分布(GMM)でモデル化し，その最適な混合数をモデル選択手法により推定する．そして，GMMの各混合要素が一つのシーンを表現しているとみなし，要約を作成する．統計的なモデル選択には記述長最小距離(MDL)基準と変分ベイズ法を用いた．TRECVID 2007データベースを用いて評価実験を行った．重要なシーンのRecallが，MDL基準を用いた場合に0.74，変分ベイズ法を用いた場合に0.71という結果を得た．また，変分ベイズ法を用いた方がシーン数の推定精度が良く，冗長性の少ない要約が作成された．