JP2022037878A - ビデオクリップ抽出方法、ビデオクリップ抽出装置及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ビデオクリップ抽出方法は、ビデオを取得し、ビデオを複数のクリップに分割するステップと、複数のクリップを予めトレーニングされた採点モデルに入力し、各クリップの点数を得るステップと、を含む。採点モデルは、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアに基づいてトレーニングされて得られ、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアが、目標プロパティが注釈された注釈クリップに基づいて得られ、目標プロパティが、クリップが目標クリップ又は非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む。方法はさらに、各クリップの点数に基づき、複数のクリップから目標クリップを抽出するステップを含む。
【選択図】図1
Description
Claims (14)
- ビデオクリップ抽出方法であって、
ビデオを取得し、前記ビデオを複数のクリップに分割するステップと、
前記複数のクリップを予めトレーニングされた採点モデルに入力し、前記各クリップの点数を得るステップであって、前記採点モデルが、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアに基づいてトレーニングされて得られ、前記第1のクリップと第2のクリップからなるデータペアが、目標プロパティが注釈された注釈クリップに基づいて得られ、前記目標プロパティが、クリップが目標クリップ又は非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含むステップと、
前記各クリップの点数に基づき、前記複数のクリップから目標クリップを抽出するステップと、
を含むことを特徴とするビデオクリップ抽出方法。 - 前記第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアは、以下の手段を採用して、目標プロパティが注釈された注釈クリップに基づいて得られ、即ち、
1つ又は複数の注釈クリップを含むサンプルビデオを取得し、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティ、及び前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップに基づき、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアを得る手段であって、第1のクリップが目標クリップとなる可能性が、第2のクリップが目標クリップとなる可能性よりも高い手段である、
ことを特徴とする請求項1に記載のビデオクリップ抽出方法。 - 前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティ、及び前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップに基づき、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアを得るステップは、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティが、クリップが目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む場合、前記1つ又は複数の注釈クリップを第1のクリップとし、且つ、前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップから一部のクリップを抽出して第2のクリップとし、第1のクリップと第2のクリップとからなる1つ又は複数のデータペアを得るステップ、もしくは、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティが、クリップが非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む場合、前記1つ又は複数の注釈クリップを第2のクリップとし、且つ、前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップから一部のクリップを抽出して第1のクリップとし、第1のクリップと第2のクリップとからなる1つ又は複数のデータペアを得るステップ、もしくは、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティが、クリップが目標クリップであることを特徴付けるプロパティ及びクリップが非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む場合、目標クリップを特徴付けるプロパティが注釈された注釈クリップを第1のクリップとし、非目標クリップを特徴付けるプロパティが注釈された注釈クリップを第2のクリップとし、且つ、前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップから一部のクリップを抽出し、第1のクリップと第2のクリップとからなる1つ又は複数のデータペアを得るステップであって、前記データペアが、前記第1のクリップと前記第2のクリップとからなるデータペア、前記第1のクリップと第2のクリップとされる前記一部のクリップからなるデータペア、又は前記第2のクリップと第1のクリップとされる前記一部のクリップからなるデータペアの1つ又は組み合わせを少なくとも含む手段、を含む、
ことを特徴とする請求項2に記載のビデオクリップ抽出方法。 - 前記採点モデルは、以下の手段を採用して、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアに基づいてトレーニングされて得られ、即ち、
ビデオ理解モデルに基づき、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアのうちの第1のクリップの特徴ベクトル及び第2のクリップの特徴ベクトルを抽出し、
前記第1のクリップ特徴ベクトル及び前記第2のクリップ特徴ベクトルをシャムニューラルネットワークに入力し、前記第1のクリップの点数及び前記第2のクリップの点数を得て、ランキング損失を利用してバックプロパゲーションを行い、トレーニングしてトレーニング済みのシャムニューラルネットワークを得る手段であって、前記シャムニューラルネットワークが、パラメータを共有する2つの多層パーセプトロンモデルを含み、前記採点モデルが、前記トレーニング済みのシャムニューラルネットワークの多層パーセプトロンモデルの1つである手段である、
ことを特徴とする請求項2又は3に記載のビデオクリップ抽出方法。 - 前記複数のクリップを予めトレーニングされた採点モデルに入力し、前記各クリップの点数を得るステップは、
前記複数のクリップをビデオ理解モデルに入力し、ビデオ理解モデルに基づき、前記複数のクリップのうちの各クリップの特徴ベクトルを抽出し、且つ、前記各クリップの特徴ベクトルを多層パーセプトロンモデルに入力し、前記各クリップの点数を得るステップ、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載のビデオクリップ抽出方法。 - 前記ビデオを複数のクリップに分割するステップは、
ビデオショット境界検出法を採用して、前記ビデオを複数のクリップに分割し、前記ビデオの複数のクリップを得るステップ、又は、
スライディングウィンドウに基づき、前記ビデオを複数のクリップに分割し、前記ビデオの複数の前記クリップを得るステップ、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載のビデオクリップ抽出方法。 - ビデオクリップ抽出装置であって、
ビデオを取得し、前記ビデオを複数のクリップに分割するための取得ユニットと、
前記複数のクリップを予めトレーニングされた採点モデルに入力し、前記各クリップの点数を得るための評価ユニットであって、前記採点モデルが、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアに基づいてトレーニングされて得られ、前記第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアが、目標プロパティが注釈された注釈クリップに基づいて得られ、前記目標プロパティが、クリップが目標クリップ又は非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む評価ユニットと、
前記各クリップの点数に基づき、前記複数のクリップから目標クリップを抽出するための抽出ユニットと、
を含むことを特徴とするビデオクリップ抽出装置。 - 前記第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアは、以下の手段を採用して、目標プロパティが注釈された注釈クリップに基づいて得られ、即ち、
1つ又は複数の注釈クリップを含むサンプルビデオを取得し、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティ、及び前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップに基づき、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアを得る手段であって、第1のクリップが目標クリップとなる可能性が、第2のクリップが目標クリップとなる可能性よりも高い手段である、
ことを特徴とする請求項7に記載のビデオクリップ抽出装置。 - 前記第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアは、以下の手段を採用して、前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティ、及び前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップに基づいて得られ、即ち、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティが、クリップが目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む場合、前記1つ又は複数の注釈クリップを第1のクリップとし、且つ、前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップから一部のクリップを抽出して第2のクリップとし、第1のクリップと第2のクリップとからなる1つ又は複数のデータペアを得る手段、もしくは、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティが、クリップが非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む場合、前記1つ又は複数の注釈クリップを第2のクリップとし、且つ、前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップから一部のクリップを抽出して第1のクリップとし、第1のクリップと第2のクリップとからなる1つ又は複数のデータペアを得る手段、もしくは、
前記1つ又は複数の注釈クリップにて注釈された目標プロパティが、クリップが目標クリップであることを特徴付けるプロパティ及びクリップが非目標クリップであることを特徴付けるプロパティを含む場合、目標クリップを特徴付けるプロパティが注釈された注釈クリップを第1のクリップとし、非目標クリップを特徴付けるプロパティが注釈された注釈クリップを第2のクリップとし、且つ、前記サンプルビデオに含まれる非注釈クリップから一部のクリップを抽出し、第1のクリップと第2のクリップとからなる1つ又は複数のデータペアを得る手段であって、前記データペアが、前記第1のクリップと前記第2のクリップとからなるデータペア、前記第1のクリップと第2のクリップとされる前記一部のクリップからなるデータペア、又は前記第2のクリップと第1のクリップとされる前記一部のクリップからなるデータペアの1つ又は組み合わせを少なくとも含む手段である、
ことを特徴とする請求項8に記載のビデオクリップ抽出装置。 - 前記採点モデルは、以下の手段を採用して、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアに基づいてトレーニングされて得られ、即ち、
ビデオ理解モデルに基づき、第1のクリップと第2のクリップとからなるデータペアのうちの第1のクリップの特徴ベクトル及び第2のクリップの特徴ベクトルを抽出し、
前記第1のクリップ特徴ベクトル及び前記第2のクリップ特徴ベクトルをシャムニューラルネットワークに入力し、前記第1のクリップの点数及び前記第2のクリップの点数を得て、ランキング損失を利用してバックプロパゲーションを行い、トレーニングしてトレーニング済みのシャムニューラルネットワークを得る手段であって、前記シャムニューラルネットワークが、パラメータを共有する2つの多層パーセプトロンモデルを含み、前記採点モデルが、前記トレーニング済みのシャムニューラルネットワークの多層パーセプトロンモデルの1つである手段である、
ことを特徴とする請求項8又は9に記載のビデオクリップ抽出装置。 - 前記評価ユニットは、以下の手段を採用して、前記複数のクリップを予めトレーニングされた採点モデルに入力し、前記各クリップの点数を得て、即ち、
前記複数のクリップをビデオ理解モデルに入力し、ビデオ理解モデルに基づき、前記複数のクリップのうちの各クリップの特徴ベクトルを抽出し、且つ、前記各クリップの特徴ベクトルを多層パーセプトロンモデルに入力し、前記各クリップの点数を得る手段である、
ことを特徴とする請求項7に記載のビデオクリップ抽出装置。 - 前記取得ユニットは、以下の手段を採用して、前記ビデオを複数のクリップに分割し、即ち、
ビデオショット境界検出法を採用して、前記ビデオを複数のクリップに分割し、前記ビデオの複数のクリップを得る手段、又は、
スライディングウィンドウに基づき、前記ビデオを複数のクリップに分割し、前記ビデオの複数の前記クリップを得る手段である、
ことを特徴とする請求項7に記載のビデオクリップ抽出装置。 - ビデオクリップ抽出装置であって、
命令を記憶するためのメモリと、
前記メモリに記憶されている命令を呼び出し、請求項1~6のいずれか一項に記載のビデオクリップ抽出方法を実行するためのプロセッサと、
を含むビデオクリップ抽出装置。 - 命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令がプロセッサに実行されるとき、請求項1~6のいずれか一項に記載のビデオクリップ抽出方法が実行される、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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