JP2012074759A - コンテンツ要約装置およびコンテンツ要約表示装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】コンテンツ要約装置は、画像選択部と、要約履歴部と、記憶部と、を具備する。画像選択部は、入力されたコンテンツから画像の選択基準および選択基準のパラメタに応じて1以上の画像を選択して要約を作成する。要約履歴部は、画像選択部が選択した選択基準と、選択基準のパラメタと、を含む要約履歴情報を記憶させる。記憶部は、コンテンツの要約ごとに要約履歴情報を記憶する。また、画像選択部は、記憶部から過去の要約履歴情報を取得し、過去の要約履歴情報に含まれる選択基準およびパラメタのうちの少なくとも1以上とは異なる選択基準およびパラメタのうちの少なくとも1以上によって要約を作成する。
【選択図】図1
Description
(第1の実施形態)
第1の実施形態に係わるコンテンツ要約装置100について図1を参照して説明する。
コンテンツ要約装置100は、画像選択部101、要約履歴部102、記憶部103を含む。
また、画像選択部101は例えば、画像を選択する複数の選択エンジンを有していて、そのうちの少なくとも1つを利用してコンテンツから画像を選択する。要約履歴部102は、記憶部103に記憶されている過去の要約履歴情報を画像選択部101に送り、今回のスライドショーで使用する選択基準と、その際のパラメタと、対応する特徴量とを記憶部103に記憶させる。
さらに、画像選択部101は、スライドショーを作成するごとに、選択基準と、その際のパラメタと、対応する特徴量とを変更してもよいし、コンテンツに含まれる画像ごとに、選択基準と、その際のパラメタと、対応する特徴量とを変更してもよい。
顔認識を基にした方法は、各画像中から人の顔領域を検出し、コンテンツ中で検出した全ての顔領域に対して同一人物の顔にクラスタリングし、例えば注目する最も多く出演した人物が写る画像を選択する。顔認識は、例えば特開2007−004767号公報、特開2006−221479号公報に示す手法にて実現できる。例えば顔の特徴量を表現する特徴ベクトル間の類似度により同一人物かどうかを判定する。画像選択部101が、スライドショーを生成するごとに注目する人物を変更し、注目人物が写っている画像を選択すれば、異なるスライドショーを生成することができる。
笑顔度を基にした方法は、上述した顔認識手法と同様に、画像中から検出した各顔領域からCoHOG特徴量を抽出し、その特徴量を予め笑顔か笑顔でないかの2クラス問題として事前に収集したそれぞれの顔画像からSupport Vector Machines (SVM)(V. N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, 1995.)を用いて学習しておいた識別器により笑顔度の尤度を推定し、笑顔度が高い顔領域を含む画像から選択する。画像選択部101が、スライドショーを生成するごとに推定した笑顔度に応じて画像を選択すれば、異なるスライドショーを生成することができる。画像選択部101は例えば、笑顔である人が写っている画像を選択するか、もしくは笑顔でない人が写っている画像を選択すれば、異なるスライドショーを生成することができる。他に画像選択部101が、推定した笑顔度の尤度が一定範囲内である画像を選択し、この尤度の範囲を変更して画像を選択すれば、異なるスライドショーを生成することができる。
風景認識を基にした方法は、画像全体から、もしくは画像を数個の領域に分割し、その各領域から上述したCoHOG特徴量を抽出し、予め定義した風景カテゴリ(例えば、海、山、空、森、夕焼け、浜辺、桜、花、雪など)との尤度をそれぞれ推定し、全てのコンテンツから推定した各カテゴリに対する尤度を用いて、各カテゴリにて尤度の高い順にそれぞれ画像を選択する。カテゴリとの尤度は、事前に収集した各カテゴリ数千枚の画像から入力画像と同様にCoHOGを特徴抽出し、識別性能が高く汎化性能が最大となる計量を最適化した計量空間にて学習したk−最近傍識別器を用いて算出する。画像選択部101は、風景カテゴリを変更してスライドショーを生成することにより、異なるスライドショーを生成することができる。
画像間類似度を基にした方法は、1つの画像全体から、もしくは1つの画像を数個の領域に分割しその各領域から、上述したCoHOG特徴量を抽出し、特徴量間の距離によりクラスタリングし、生成したクラスタ中から1枚ずつ画像を選択する。画像選択部101は、例えばk−meansクラスタリングによりクラスタリングする場合にパラメタkを変更してスライドショーを生成するか、例えば生成したクラスタ中から画像を選択する方法をランダムにしてスライドショーを生成することで、異なるスライドショーを生成することができる。また画像選択部101は、CoHOG特徴量から異なる次元数の特徴量に特徴変換し、変換した特徴量を用いて画像を選択してもよい。画像選択部101は例えば画像間類似度を人間の直感に忠実な距離(計量)となるようにCoHOG特徴を特徴変換する。
人物検出を基にした方法は、1つの画像全体から、もしくは1つの画像を数個の領域に分割しその各領域から、上述したCoHOG特徴量を抽出し、事前に学習した人物領域と非人物領域を識別する識別器(SVM)により、人物領域に対する尤度が閾値以上となる画像中の人物領域を検出する。画像選択部101は例えば、最も多くの人物領域が検出された画像、人物領域がない画像、もしくは画像の中央に人物領域が検出された画像を選択することにより、異なるスライドショーを生成することができる。
画像の鮮明度を基にした方法は、1つの画像全体、もしくは顔検出により検出した顔領域、もしくは人物検出により検出した人物領域に対して、周波数解析を行い算出した鮮明度を基に、度数の高い画像から選択する。すなわち画像選択部101は、スライドショー間でこの度数の異なる画像を含むように画像を選択すれば、異なるスライドショーを生成することができる。
第2の実施形態に係わるコンテンツ要約装置300について図3を参照して説明する。
コンテンツ要約装置300は、日時取得部302を更に備える点でコンテンツ要約装置100と相違する。コンテンツ要約装置300のうち、コンテンツ要約装置100と同様な装置部分については詳細な説明を省略する。
ステップS501では、要約履歴部301は、日時取得部302から日時情報を取得する。
第3の実施形態は、第1および第2のコンテンツ要約装置100,300を含んでいるコンテンツ要約表示装置600に関する。第x3の実施形態に係わるコンテンツ要約表示装置600について図6を参照して説明する。コンテンツ要約表示装置600は、要約スライドショーを表示する装置である。
コンテンツ要約表示装置600は、GUI部601、記憶部602、表示部603、コンテンツ要約装置100,300を含む。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているOS(オペレーティングシステム)や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のMW(ミドルウェア)等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本願発明における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、LANやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は1つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
また、本願発明の実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
Claims (5)
- 入力されたコンテンツから画像の選択基準および該選択基準のパラメタに応じて1以上の画像を選択して要約を作成する画像選択部と、
前記画像選択部が選択した選択基準と、該選択基準のパラメタと、を含む要約履歴情報を記憶させる要約履歴部と、
前記コンテンツの要約ごとに前記要約履歴情報を記憶する記憶部と、を具備し、
前記画像選択部は、前記記憶部から過去の要約履歴情報を取得し、該過去の要約履歴情報に含まれる選択基準およびパラメタのうちの少なくとも1以上とは異なる選択基準およびパラメタのうちの少なくとも1以上によって前記要約を作成することを特徴とするコンテンツ要約装置。 - 要約を作成する日時を取得する日時取得部と、
前記要約履歴部は、前記要約履歴情報に前記日時をさらに含めることを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ要約装置。 - 日時と風景とを対応付けてあるテーブルをさらに具備し、
前記画像選択部は、前記日時取得部が取得した日時に応じて前記テーブルから、該日時に対応する風景を含む画像を選択することを特徴とする請求項2に記載のコンテンツ要約装置。 - 請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のコンテンツ要約装置が作成した要約を記憶する要約記憶部と、
前記要約記憶部内の要約を指定するGUI部と、
GUI部に指定された要約を表示する表示部と、を具備することを特徴とするコンテンツ要約表示装置。 - 前記GUI部は、前記コンテンツ要約装置で使用する選択基準を選択することを特徴とする請求項4に記載のコンテンツ要約表示装置。
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