JP3951707B2 - 類似性判定方法および装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は映像信号や音響信号などの類似性を判定する技術に係り、特に、信号検索などに利用される類似性判定方法および装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
信号データベースに蓄積された映像や音響などの信号データから、所望の問合せ信号に類似する信号データを検索する類似信号検索技術が種々提案されている。このような類似信号検索技術は、たとえば、現在放送されている映像信号と、データベースで管理されているコマーシャルの映像信号とを逐次比較することにより現在放送されているコマーシャルを特定することを可能とする。
【0003】
従来、この種の類似信号検索技術は、類似性を判定する際、主として、問合せ信号および検索対象信号から特徴量系列を抽出する。そして双方の特徴量系列間の類似度を算出したうえで、算出された類似度とあらかじめ定められたしきい値との比較結果に基づいて、問合せ信号と類似した信号が検索対象信号中に存在するか否かを判定する。
【0004】
類似度算出に要する計算量を削減する方法は、たとえば特開平10−320400号公報、特開2001−167118号公報、および特開平11−130630号公報に記載されている。特開平10−320400号公報記載のシステムでは、特徴量系列中の同じ特徴量が続く冗長な区間を一つにまとめ、特徴量サイズを減らした上で類似度算出を行うことにより計算量を削減する。また、特開2001−167118号公報記載のシステムでは、画像データベースの検索対象画像の特徴量と問い合わせ画像の特徴量とをそれぞれ係数変換し、係数変換されたそれぞれの画像特徴量を用いて類似度計算を実行する。これによって類似度計算量および必要な蓄積容量を削減することができる。さらに、特開平11−130630号公報記載のシステムは,問合せ信号が、ある1つの検索対象信号系列のどの部分に含まれているか検索を行うシステムである。検索対象信号系列に対して注目窓を設け、注目窓の移動量を適応的に定めることにより計算量を削減する。ただし、各注目窓に対する類似度計算の削減については検討されていない。
【0005】
一方、類似信号検索における検索精度を向上させるためには、類似性の判定精度を高いものにすることが必要になる。類似性の判定精度を高めるために、我々は、すでに「画像特徴量生成装置、画像検索装置、ならびにその生成方法及び検索方法」(特開2000−259832号公報)において、画像特徴量を周波数領域で効率よく表現することにより類似性の判定精度を向上させる動画像検索方法について提案した。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら,上記従来の検索方法では,変化の少ない問合せ信号の場合と、動きなどの変化が激しい問合せ信号の場合とでは検索結果にばらつきが生じる。すなわち、同一の条件(類似度のしきい値処理など)で類似性判定を行うと、変化の少ない方では過剰検出が増え,変化の大きい方では未検出が増える、という問題点があった。
【0007】
このことを、例えば映像信号で考えると,問合せ信号の持つ動きや明るさの変化が激しい場合、サンプル位置の違いによる誤差が蓄積しやすいため,類似とみなすしきい値を厳しくするにつれて検出漏れが増える。逆に、問合せ信号が動きのほとんどない変化の少ない映像である場合には、時間軸方向で個々の信号を区別することが難しくなるため,類似とみなすしきい値を厳しくする必要がある。
【0008】
同様に、例えば音響信号で考えると,問合せ信号の持つ振幅の変化やパワーの変化が激しい場合、サンプル位置の違いによる誤差が蓄積しやすいため,類似とみなすしきい値を厳しくするにつれて検出漏れが増える。逆に、問合せ信号が振幅の変化やパワーの変化の少ない音響信号である場合、例えば無音状態が続くような場合には,時間軸方向で個々の信号を区別することが難しくなるため,類似とみなすしきい値を厳しくする必要がある。
【0009】
このため、しきい値を甘くするにつれて類似していない信号の過剰検出が増える。この問題を解決するために、問合せ信号に実際に類似する信号と類似しない信号とを十分区別できるように特徴量の数や種類を増やすことも可能である。しかしながら、特徴量の数や種類が冗長となるために、無駄に特徴量の照合が行われてしまうという問題があった。これらの問題は、問合せ信号の性質に関係なく一定のしきい値を設定することにより類似性の判定を行うことが原因で生じるものである。
【0010】
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことにより、効率よく高い精度で類似性を判定できる類似性判定方法および装置を提供することにある。
【0011】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の第1の観点によれば、第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置において、前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出するアクティビティ算出手段と、前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判定条件を決定する類似条件決定手段と、前記判定条件に基づいて、前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定手段と、を有する。
【0012】
さらに、前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段と、前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を有することを特徴とする。
【0013】
本発明の第2の観点によれば、第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置において、前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出するアクティビティ算出手段と、前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段と、前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定手段と、を有することを特徴とする。
【0014】
上述したように、本発明によれば、アクティビティ算出手段により、信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、算出されたアクティビティより信号から抽出する特徴量および類似性の判定を行う際の条件を決定する。つまり、信号のアクティビティに応じて特徴量の抽出を行い、信号のアクティビティに応じて類似性の判定を行うことができ、この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができる。
【0015】
【発明の実施の形態】
本発明は、さまざまな種類の信号に適用可能であるが、以下の説明では、一例として、映像信号を用いた場合について説明する。また、本発明では、さまざまな特徴量を用いることができるが、ここでは一例として、映像の各フレームを固定サイズの画像に変換したうえで、画像の色のスペクトラムの周波数分布を複数の帯域に分割し、離散コサイン変換(DCT)を行い、低周波成分を抽出し、非線形変換を行うことにより得られる特徴量の時系列集合を用いる。
【0016】
(第1実施形態)
図1は、本発明に係る類似性判定装置の第1実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態は、映像検索システムや音響検索システムといった信号検索システムの一部として利用され得る。
【0017】
図1に示すように、本実施形態に係る類似性判定装置3には、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3は、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0018】
類似性判定装置3は、検索対象特徴量生成部31、問合せ特徴量生成部32、アクティビティ算出部33,類似条件決定部34および類似性判定部35を有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0019】
1.1)特徴量生成
検索対象特徴量生成部31は、検索対象信号入力端子2から検索対象信号が入力される毎に、検索対象信号より特徴量を生成する。問合せ特徴量生成部32は、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号より特徴量を生成する。ここで、特徴量としてはさまざまなものが考えられるが、例えば、映像中に含まれる一部または全体のフレームより、色や形状、テクスチャを表す特徴量を、例えば文献;"COLOR AND TEXTURE DESCRIPTORS"(IEEE Transactions on Circuts and Systems for Video Technology Vol.11、No.6、June2001)に記載された方法を用いて生成することができる。
【0020】
また、映像信号より、映像の動きを表す特徴量、例えば映像中の動きの激しさ(例えば動きベクトルの総量)、動きの方向性、時空間的分布状況などを生成することもできる。例えば、文献;"MPEG−7 Visual MotionDesscriptors"(IEEE Transactions on Circuts and Systems for Video Technology Vol.11、No.6、June2001)記載の方法を利用して生成することも出来る。
【0021】
さらに、映像信号のみならず音響信号からも特徴量を生成することができる。例えば文献;"OVERVIEW OF MPEG−7 AUDIO"(IEEETransactions on Circuts and Systemsfor Video Technology Vol.11、No.6、June2001)に記載された方法を用いて音響信号から特徴量を生成することもできる。
【0022】
図2は、本実施形態で用いられる特徴量生成部31および32の構成例を示すブロック図である。フレーム抽出部301は、入力された信号中のフレームを抽出し、各フレームを画像サイズ変換部302に入力する。画像サイズ変換部302は、入力されたフレームを合計64(8×8)個のブロックに分割し、それぞれの区画の代表色(平均色など)を算出することにより、8画素×8画素の縮退画像を生成する。なお縮退画像の色空間はYCbCrを採用する。
【0023】
周波数変換部303は、画像サイズ変換部302により得られた縮退画像に対してDCT(離散コサイン変換)を行う。変換係数抽出部304は、周波数変換部303により得られた変換係数をジグザグスキャンにより低周波成分から順に定められた個数を抽出する。非線形量子化部305は、変換係数抽出部304より抽出された各係数について、直流成分を6ビット、交流成分を5ビットでそれぞれ量子化しフレーム特徴量を構築する。こうして、信号特徴量は各フレームより得られたフレーム特徴量の時系列集合となる。
【0024】
1.2)アクティビティ算出
アクティビティ算出部33は、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティとは信号の複雑度を表し、例えば信号分布の相関や分散、映像信号内に含まれるカット数、音響信号内に含まれる無音区間の分散などをアクティビティとすることができる。
【0025】
たとえば、図3に示すように、アクティビティ算出部33が特徴量抽出部331とアクティビティ計算部332とからなり、問い合わせ信号から特徴量を生成したのちに、抽出された特徴量を解析してアクティビティを算出することもできる。ここで、アクティビティ算出に用いる特徴量は種々のものを用いることができるが、例えば検索対象特徴量生成部31に挙げた各種特徴量生成方法を利用することもできる。
【0026】
さらに、図4に示すように、問合せ特徴量生成部32より生成された特徴量、つまり類似性判定部35に入力するものと同一の特徴量を解析してアクティビティを算出してもよい。また、別途用意された任意の特徴量をアクティビティ算出に用いてもよい。
【0027】
図5は、アクティビティとしてカット数を用いる場合のアクティビティ算出部の動作を概略的に示すフローチャートである。はじめに、信号入力端子より信号を入力する(ステップA1)。次に、入力された信号よりカット検出を行う(ステップA2)。カット検出方法としてはさまざまな方法が考えられる。例えば入力信号が映像である場合には、画素ベースでフレーム間差分を算出することによりカット検出を行うことができる。また、各フレームより例えば色ヒストグラムのような画像特徴量を生成して、画像特徴量間の距離を算出することによりカット検出を行うこともできる。そして、検出されたカット数を入力信号のアクティビティとして出力する(ステップA3)。
【0028】
1.3)類似性判定
類似条件決定部34は、アクティビティ算出部33で算出されたアクティビティに従って、類似性判定を行うための条件を決定する。類似性判定部35は、類似条件決定部34により決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部32で生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31で生成された特徴量との間の類似性を判定する。
【0029】
より具体的には、例えば、検索対象映像が入力されるごとに検索対象映像に識別子を割り当て、類似していると判定された場合には、割り当てられた識別子を出力装置4に出力する。このような処理により、出力装置4には問合せ信号と類似性が高い検索対象信号の識別子が出力されるので、ユーザは、例えば、識別子を指定することにより、問合せ信号と類似性の高い検索対象信号を得ることができる。また、例えば識別子として特定コンテンツの名称を与えることにより、ユーザは識別子を見ることにより問合せ映像がどのコンテンツであるか、または類似しているかを知ることが出来る。
【0030】
図6は、類似性判定部35の構成例を示すブロック図である。特徴量間類似度算出部105は、問い合わせ特徴量生成部32で生成された特徴量と、検索対象特徴量生成部31で生成された特徴量との間の類似度を示す値を算出する。検出判定部106は、特徴量間類似度算出部105で算出された類似度値が、類似条件決定部34により決定された条件を満たすか否かを判定する。
【0031】
1.4)類似条件
類似性の判定を行う際の条件の定め方としては、さまざまな方法が考えられる。例えば類似条件決定部34が検索対象信号と問合せ信号が類似しているとみなすしきい値を決定し、類似度値がこのしきい値を越えるか否か(類似度値が特徴量ベクトル間の距離であれば距離値がしきい値より低いか否か)により検索対象信号と問合せ信号が類似しているか否かを判定することができる。
【0032】
例えば、カット数の多い問合せ信号や動きの激しい問合せ信号に対しては、検索対象信号と問合せ信号が類似しているとみなすしきい値を甘く(類似度の場合は低く、距離の場合は高く)設定しておき、カット数の少ない信号や動きの少ない信号に対してはしきい値を厳しく(類似度の場合は高く、距離の場合は低く)設定しておく。このように問合せ信号のアクティビティに合わせてしきい値を設定することができる。ただし、類似性の判定条件はしきい値である必要はない。複数次元のしきい値ベクトルや評価関数などを判定条件として用いてもよい。
【0033】
1.5)動作
次に、本実施形態の動作をフローチャートを用いて説明する。ここでは、一例として、アクティビティがカット点の数で表され、また、検索対象信号は複数あるものとする。
【0034】
図7は、第1実施形態による類似性判定装置の動作を示すフローチャートである。先ず、問合せ信号入力端子1から問合せ映像を入力する(ステップB1)。これにより、問合せ特徴量算出部32が、問合せ映像の特徴量を生成する(ステップB2)。
【0035】
次に、アクティビティ算出部33は、問合せ映像よりカット検出を行い、カットの数を算出する(ステップB3)。カットを検出する処理としては適宜のものを使用することが出来るが、例えば映像中の連続するフレームより特徴量抽出を行い、連続するフレームの特徴量間距離を算出したうえで、距離があるしきい値を越える場合にカットとみなすことにより行うことが出来る。
【0036】
類似条件決定部34は、アクティビティ算出部33により算出されたカットの数に応じて、問合せ映像と検索対象映像の類似性の判定を行う際の条件(しきい値)を決定する(ステップB4)。
【0037】
続いて、検索対象信号入力端子2から検索対象映像を1つ入力し(ステップB5)、すべての検索対象信号の入力が終了したか否かを判定する(ステップB6)。この時点では第1番目の検索対象映像が入力しただけなので(ステップB6のNO)、検索対象特徴量算出部31は検索対象映像の特徴量を生成する(ステップB7)。
【0038】
その後、特徴量間類似度算出部104が、問合せ映像の特徴量と検索対象映像の特徴量との類似度を算出する(ステップB8)。そして、類似性判定部35は、算出された類似度が、類似条件決定部34により決定された類似条件を満たすか否かを判定し、類似条件を満たす検索対象映像と識別子とを対応付けて保持する(ステップB9)。
【0039】
以上の処理ステップB5〜B9を全ての検索対象映像に対して行う。そして、全ての検索対象映像に対して上記処理が行われると(ステップB6のYES)、類似していると判定された場合に、割り当てられた識別子を出力装置4に出力する(ステップB10)。
【0040】
このようにして、出力装置4は問合せ信号と類似性が高い検索対象信号の識別子を受け取るので、ユーザは、例えば、識別子を指定することにより、問合せ信号と類似性の高い検索対象信号を得ることができる。また、例えば識別子として特定コマーシャルの名称を与えることにより、ユーザは識別子を見ることにより問合せ映像がどのコマーシャルであるかを知ることが出来る。
【0041】
上述したように、本実施の形態では、アクティビティ算出部33は、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、類似条件決定部34はそのアクティビティに基づいて類似性の判定条件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定部35で行うことができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0042】
なお、図8に示すように、第1実施形態において、問合せ信号と検索対象信号とを入れ替えても、同様の効果が得られることはいうまでもない。この例では、検索対象信号を用いてアクティビティを算出している点が、図1の例と異なるだけであるから、説明は省略する。
【0043】
(第2実施形態)
図9は、本発明による類似性判定装置の第2実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態による類似性判定装置3aには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3aは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0044】
類似性判定装置3aは、検索対象特徴量生成部31a、問合せ特徴量生成部32a、アクティビティ算出部33a、類似性判定部35a、および問合せ特徴量決定部36aを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0045】
検索対象特徴量生成部31aは、検索対象信号入力端子2から検索対象信号が入力される毎に、検索対象信号より特徴量を生成する。アクティビティ算出部33aは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0046】
問合せ特徴量決定部36aは、アクティビティ算出部33aにより算出されたアクティビティに基づいて、問合せ信号から抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部32aは、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号より、問合せ特徴量決定部36aにより決定された特徴量抽出条件に基づき特徴量を生成する。
【0047】
図10は、特徴量生成部32aの構成例を示すブロック図である。図1に示した特徴量生成部31および32との相違点は、変換係数抽出部304の代わりに変換係数抽出部304aを備えている点である。 変換係数抽出部304aは、特徴量決定部36aにより算出された特徴量抽出条件に応じて、周波数変換部303から入力した変換係数のうちどの係数を抽出するかを決定する。なお、問合せ映像全体のアクティビティを算出して、各フレームから抽出する特徴量を一括で定めることも、フレーム単位でアクティビティを算出してフレーム毎に抽出する特徴量を設定することも、また例えばカット点フレームに対しては特定の条件で特徴量を抽出することもできる。
【0048】
類似性判定部35aは、問い合わせ特徴量生成部32aで生成された特徴量と、検索対象特徴量生成部31aで生成された特徴量との間の類似性を算出し、問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。より具体的には、例えば、検索対象信号入力端子2から検索対象映像が入力されるごとに、検索対象映像に識別子を割り当て、類似していると判定された場合には割り当てられた識別子を出力装置4に出力する。以上の処理により、出力装置4には問合せ信号と類似性が高い検索対象信号の識別子が出力されるので、ユーザは、例えば、識別子を指定することにより、問合せ信号と類似性の高い検索対象信号を得ることができる。また、例えば識別子として特定コマーシャルの名称を与えることにより、ユーザは識別子を見ることにより問合せ映像がどのコマーシャルであるか(どのコマーシャルと類似しているか)を知ることが出来る。
【0049】
なお、問合せ映像の特徴量と、検索対象映像の特徴量とで保持している係数が異なる場合があるが、異なる構成要素を持つ画像特徴量どうしの類似度算出方法としては、本発明者らによる特願2001−224547号記載の方法などがある。
【0050】
上述したように、本実施形態において、アクティビティ算出部33aは問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36aはそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出は、問合せ特徴量生成部32aで行われる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0051】
(第3実施形態)
図11は、本発明による類似性判定装置の第3実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態による類似性判定装置3bには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3bは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0052】
類似性判定装置3bは、検索対象特徴量生成部31b、問合せ特徴量生成部32b、アクティビティ算出部33b、類似条件決定部34b、類似性判定部35b、および問合せ特徴量決定部36bを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0053】
検索対象特徴量生成部31bは、検索対象信号入力端子2から検索対象信号が入力される毎に、検索対象信号より特徴量を生成する。アクティビティ算出部33bは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0054】
問合せ特徴量決定部36bは、アクティビティ算出部33bにより算出されたアクティビティに基づいて、問合せ特徴量より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。類似条件決定部34bは、アクティビティ算出部33bにより算出されたアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定する。
【0055】
問合せ特徴量生成部32bは、問合せ特徴量決定部36bにより決定された特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号から特徴量を生成する。
【0056】
類似性判定部35bは、類似条件決定部34bにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部32bで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31bで生成された特徴量との間の類似性を判定する。
【0057】
上述したように、本実施形態では、アクティビティ算出部33bが問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36bがそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。
【0058】
さらに、類似条件決定部34bが、アクティビティ算出部33bにより算出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出を問合せ特徴量生成部32bで行い、信号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定部35bで行うことができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0059】
(第4実施形態)
図12は、本発明による類似性判定装置の第4実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態による類似性判定装置3cには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3cは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0060】
類似性判定装置3cは、検索対象特徴量生成部31c、問合せ特徴量生成部32c、アクティビティ算出部33c、類似条件決定部34c、類似性判定部35c、およびアクティビティ算出部37cを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0061】
検索対象特徴量生成部31cは、検索対象信号入力端子2から入力された問合せ信号より特徴量を生成する。問合せ特徴量生成部32cは、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号から特徴量を生成する。
【0062】
アクティビティ算出部33cは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティ算出部37cは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。これらアクティビティ算出部33cおよび37cは、第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0063】
類似条件決定部34cは、アクティビティ算出部33cにより算出されたアクティビティおよびアクティビティ算出部37cにより算出されたアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定する。
【0064】
類似性判定部35cは、類似条件決定部34cにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部32cで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31cで生成された特徴量との間の類似性を判定する。
【0065】
上述したように、本実施形態では、アクティビティ算出部33cおよび37cがそれぞれ問合せ信号および検索対象信号を解析してそれらアクティビティ(複雑度)を算出し、類似条件決定部34cが、それらアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定部35cで行うことができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0066】
(第5実施形態)
図13は、本発明による類似性判定装置の第5実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態における類似性判定装置3dには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3dは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0067】
類似性判定装置3dは、検索対象特徴量生成部31d、問合せ特徴量生成部32d、アクティビティ算出部33d、類似条件決定部34d、類似性判定部35d、問合せ特徴量決定部36d、およびアクティビティ算出部37dを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0068】
アクティビティ算出部33dは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティ算出部37dは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。いずれも、第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0069】
問合せ特徴量決定部36dは、アクティビティ算出部33dにより算出されたアクティビティより問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部32dは、問合せ特徴量決定部36dにより決定された特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号より特徴量を生成する。
【0070】
検索対象特徴量生成部31dは、検索対象信号入力端子2から入力された検索対象信号より特徴量を生成する。類似条件決定部34dは、アクティビティ算出部37dにより算出されたアクティビティより類似性の判定を行う際の条件を決定する。
【0071】
類似性判定部35dは、類似条件決定部34dにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部32dで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31dで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0072】
上述したように、本実施形態では、アクティビティ算出部33dが問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36dがそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部34dがアクティビティ算出部37dにより算出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定する。したがって、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出が問合せ特徴量生成部32dで行われ、信号のアクティビティに応じた類似性の判定が類似性判定部35dで行われる。
【0073】
この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0074】
(第6実施形態)
図14は、本発明による類似性判定装置の第6実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態における類似性判定装置3eには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3eは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0075】
類似性判定装置3eは、検索対象特徴量生成部31e、問合せ特徴量生成部32e、アクティビティ算出部33e、類似条件決定部34e、類似性判定部35e、問合せ特徴量決定部36e、およびアクティビティ算出部37eを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0076】
アクティビティ算出部33eは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティ算出部37eは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。いずれも、第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0077】
問合せ特徴量決定部36eは、アクティビティ算出部33eにより算出されたアクティビティに基づいて、問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部32eは、問合せ特徴量決定部36eにより決定された特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号から特徴量を生成する。検索対象特徴量生成部31eは、検索対象信号入力端子2から入力された検索対象信号から特徴量を生成する。
【0078】
類似条件決定部34eは、アクティビティ算出部33eおよび37eによりそれぞれ算出されたアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定する。類似性判定部35eは、類似条件決定部34eにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部32eで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31eで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0079】
上述したように、本実施形態では、アクティビティ算出部33eが問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36eがそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部34eが、アクティビティ算出部33eにより算出されたアクティビティおよびアクティビティ算出部37eにより算出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出を問合せ特徴量生成部32eで行い、信号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定部35eで行うことができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0080】
(第7実施形態)
図15は、本発明による類似性判定装置の第7実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態による類似性判定装置3fには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3fは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0081】
類似性判定装置3fは、検索対象特徴量生成部31f、問合せ特徴量生成部32f、アクティビティ算出部33f、類似条件決定部34f、類似性判定部35f、問合せ特徴量決定部36f、アクティビティ算出部37f、および検索対象特徴量決定部38fを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0082】
アクティビティ算出部33fは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティ算出部37fは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。いずれも、第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0083】
問合せ特徴量決定部36fは、アクティビティ算出部33fにより算出されたアクティビティに基づいて、問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部32fは、検索対象特徴量決定部36fにより決定された特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号から特徴量を生成する。
【0084】
検索対象特徴量決定部38fは、アクティビティ算出部33fにより算出されたアクティビティより検索対象信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量生成部31fは、検索対象特徴量決定部36fにより決定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号から特徴量を生成する。
【0085】
類似条件決定部34fは、アクティビティ算出部33fにより算出されたアクティビティにより算出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定する。類似性判定部35fは類似条件決定部34fにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部32fで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31fで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0086】
上述したように、本実施形態では、アクティビティ算出部33fが問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36fがそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部37fが検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部38fがそのアクティビティに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部34fがアクティビティ算出部33fにより算出されたアクティビティより類似性の判定を行う際の条件を決定する。
【0087】
従って、信号のアクティビティに応じて特徴量の抽出を問合せ特徴量生成部32fおよび検索対象特徴量生成部31fで行い、信号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定部35fで行うことができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0088】
(第8実施形態)
図16は、本発明による類似性判定装置の第8実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態による類似性判定装置3gには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3gは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0089】
類似性判定装置3gは、検索対象特徴量生成部31g、問合せ特徴量生成部32g、アクティビティ算出部33g、類似性判定部35g、問合せ特徴量決定部36g、アクティビティ算出部37g、および検索対象特徴量決定部38gを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0090】
アクティビティ算出部33gは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティ算出部37gは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。いずれも、第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0091】
問合せ特徴量決定部36gは、アクティビティ算出部33gにより算出されたアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部32gは、問合せ特徴量決定部36gにより決定された特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号より特徴量を生成する。
【0092】
検索対処特徴量決定部38gは、アクティビティ算出部37gにより算出されたアクティビティに基づいて検索対象信号から抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量生成部31gは、検索対象特徴量決定部38gにより決定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号から特徴量を生成する。
【0093】
類似性判定部35gは、問い合わせ特徴量生成部32gで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31gで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0094】
上述したように、本実施形態では、アクティビティ算出部33gが問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36gがそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部37gは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部38gはそのアクティビティに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出が問合せ特徴量生成部32gおよび検索対象特徴量生成部31gで行われ、信号のアクティビティに応じた類似性の判定が類似性判定部35gで行われる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
【0095】
(第9実施形態)
図17は、本発明による類似性判定装置の第9実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態による類似性判定装置3hには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3hは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0096】
類似性判定装置3hは、検索対象特徴量生成部31h、問合せ特徴量生成部32h、アクティビティ算出部33h、類似条件決定部34h、類似性判定部35h、問合せ特徴量決定部36h、アクティビティ算出部37h、および検索対象特徴量決定部38hを有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【0097】
アクティビティ算出部33hは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。アクティビティ算出部37hは、検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出する。いずれも、第1実施形態におけるアクティビティ算出部33と同様の動作を行う。
【0098】
問合せ特徴量決定部36hは、アクティビティ算出部33hにより算出されたアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部32hは、問合せ特徴量決定部36hにより決定された特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子1から入力された問合せ信号から特徴量を生成する。
【0099】
検索対象特徴量決定部38hは、アクティビティ算出部37hにより算出されたアクティビティに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量の数や種類などといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量生成部31hは、検索対象特徴量決定部36hにより決定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号入力端子2から入力された検索対象信号から特徴量を生成する。
【0100】
類似条件決定部34hは、アクティビティ算出部33hおよび37hによりそれぞれ算出されたアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定する。類似性判定部35hは、類似条件決定部34hにより決定された条件に基づき、問合せ特徴量生成部32hで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31hで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0101】
上述したように、本実施形態において、アクティビティ算出部33hは問合せ信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部36hはアクティビティ算出部33hにより算出されたアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部37hは検索対象信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、特徴量決定部38hはそのアクティビティに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部34hはアクティビティ算出部33hおよび37hによりそれぞれ算出されたアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定する。
【0102】
従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出が問合せ特徴量生成部32hおよび検索対象特徴量生成部31hで行われ、信号のアクティビティに応じた類似性の判定が類似性判定部35hで行われる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることができる。
(第10実施形態)
図18は、本発明による類似性判定装置の第10実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態は、図1に示した第1実施形態による類似性判定装置の処理速度を向上させるようにしたものである。
【0103】
図18に示すように、本実施形態による類似性判定装置3iには、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端子1と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信号入力端子2とが設けられている。類似性判定装置3iは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4へ出力する。
【0104】
類似性判定装置3iは、検索対象特徴量生成部31、問合せ特徴量生成部32、アクティビティ算出部33、類似条件決定部34i、類似条件決定部34iおよび類似性判定部35iを有する。なお、図1と同一機能のブロックには同一参照番号を付して説明は省略する。
【0105】
類似条件決定部34iは、アクティビティ算出部33により算出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定し、3種類の条件(第1の条件、第2の条件、第3の条件)を類似性判定部35iへ出力する。
【0106】
類似性判定部35iは、似条件決定部34iにより決定された第3の条件にしたがって、問い合わせ特徴量生成部32で生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31で生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0107】
類似性判定部35iは、特徴量間類似度算出部105と検出判定部106とからなる。特徴量間類似度算出部105は、問い合わせ特徴量生成部32で生成された特徴量と検索対象特徴量生成部31で生成された特徴量との間の類似度を示す値を算出する。検出判定部106は、特徴量間類似度算出部105で算出された類似度値が類似条件決定部34により決定された第3の条件を満たすか否かを判定する。
【0108】
特徴量間類似度算出部105は、さらに、特徴量分割部101、部分特徴量間類似度算出部102、部分特徴量間類似性判定部103、および類似度算出部104を有する。
【0109】
特徴量分割部101は、問合せ信号の特徴量(問合せ特徴量)を複数の部分特徴量に分割する。部分特徴量間類似度算出部102は、分割した各部分特徴量と検索対象信号の特徴量(検索対象特徴量)の一部との部分的な類似度を算出する。部分特徴量間類似性判定部103は、分割した各部分特徴量に対応した各類似度が、類似条件決定部34により決定された第1の条件を満たすか否かをそれぞれ判定し、第1の条件を満たさない部分特徴量の数を出力する。
【0110】
部分的な類似度算出方法としては、例えば、問合せ特徴量に含まれる各フレームに対応した特徴量を抽出し、検索対象特徴量(の同じ時間位置)に含まれるフレームに対応した特徴量との距離を算出する方法が考えられる。距離としてはさまざまな定義が可能である。例えば、DCT係数の低周波成分間の距離計算方法としては、2つの特徴量間の距離Dは式(1)で表すことができる。
【0111】
【数1】
・・・(1)。
【0112】
ここで、Yi、 Cbi、Criはi番目のDCT係数であり、w1i〜w3iは重み係数である。重み係数はDCT係数の周波数帯域によって異なる値を設定することができる。
【0113】
また、部分特徴量間の類似度が類似条件決定部34により決定された第1の条件を満たすか否かを判定する方法としては、例えば、算出された部分特徴量間の類似度をのしきい値を、カット数の多い問合せ信号や動きの激しい問合せ信号に対しては甘く(類似度の場合は低く、距離の場合は高く)設定しておき、カット数の少ない信号や動きの少ない信号に対してはしきい値を厳しく(類似度の場合は高く、距離の場合は低く)設定しておくなど、問合せ信号のアクティビティに合わせてしきい値を設定する方法が考えられる。
【0114】
類似度算出部104は、部分特徴量間類似性判定部103より出力された数が、類似条件決定部34により決定された第2の条件を満たすか否かを判定する。部分特徴量間類似性判定部103より出力された数が第2の条件を満たす場合、部分特徴量間類似度算出部102により算出された各類似度を用いて問合せ特徴量と検索対象特徴量と間の類似度の算出を行う。
【0115】
この類似度の算出方法としてはさまざまな方法が考えられる。例えば、部分特徴量間類似度算出部101により算出された全ての類似度の平均値を利用する方法、部分特徴量間類似度算出部101により算出された部分的な類似度が類似条件決定部34により決定された条件を満たす場合のみの類似度の平均値を利用する方法などがある。また、部分特徴量間類似性判定部103より出力された数が第2の条件を満たさない場合は、類似度計算処理を打ち切ってもよいし、類似度として0を出力することもできる。
【0116】
本実施の形態では、問合せ信号と検索対象信号が類似しないとみなされた場合に類似度算出を途中で打ち切ることにより、類似性の判定処理に要する時間を短くすることができる。
【0117】
なお、第3実施形態〜第7実施形態(図11〜図15)および第9実施形態(図17)のいずれにおいても、図18に示した第10実施形態と同様に、問合せ信号と検索対象信号が類似しないとみなされた場合に類似度算出を途中で打ち切るように類似性を判定してもよい。具体的には、図11〜図15および図17に示した類似性判定部を、図18に示した類似性判定部35iと同様に、特徴量分割部101、部分特徴量間類似度算出部102、部分特徴量間類似性判定部103、類似度算出部104および検出判定部106で構成することができる。
【0118】
また、第2実施形態〜第10実施形態のいずれにおいても、図8に示すように、問合せ信号と検索対象信号とを入れ替えてもよい。
【0119】
(第11実施形態)
図19は、本発明による類似性判定装置の第11実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態は、図1に示した第1実施形態による類似性判定装置を、テレビのリアルタイム放送など逐次入力される信号を問合せ信号として用いることができるようにしたものである。
【0120】
本実施形態による類似性判定装置は、図1に示す類似性判定装置3の問合せ信号入力端子1に固定サイズの信号バッファリング部6が接続され、逐次入力される問合せ信号が信号バッファリング部6に順次蓄積された後、アクティビティ算出部33および問合せ特徴量生成部32に入力する。例えば、15秒のバッファを設けた場合には、たとえばテレビのリアルタイム放送の15秒分の映像信号を信号バッファリング部6に格納することができる。バッファに信号を格納する際に、新規フレームがバッファに入力されるたびにバッファを更新していくことも、一定時間間隔でバッファを更新することもできる。
【0121】
また、テレビのリアルタイム放送の映像信号がバッファに格納されると同時に、バッファの映像信号と、検索対象信号との類似性を判定することにより、現在放送されているコンテンツを特定したり、類似コンテンツを提示したりすることもできる。例えば、現在放送されている映像信号と、検索対象信号であるコマーシャルの映像信号とを逐次比較することにより、現在放送されているコマーシャルを特定することが可能となる。
【0122】
本実施形態では、逐次入力される問合せ信号に対して信号バッファリング部6によりバッファを設けて問合せ信号の一部を格納しておき、問合せ信号がバッファに入力される毎に検索対象信号との類似性判定を行う。これにより、テレビのリアルタイム放送など逐次入力される信号を問合せ信号として対応させることができる。
【0123】
上述した第2実施形態〜第10実施形態においても、図19に示した実施形態と同様に、信号バッファリング部6を設けて問合せ信号を逐一バッファに格納することにより、テレビのリアルタイム放送など逐次入力される信号を問合せ信号として対応させるようにしても良い。
【0124】
(第12実施形態)
図20は、本発明による類似性判定装置の第12実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態は、図1に示した第1実施形態による類似性判定装置の処理速度を向上させるようにしたものである。
【0125】
本実施形態による類似性判定装置は、図1の第1実施形態と同様に、問合せ特徴量生成部32、アクティビティ算出部33、類似条件決定部34、類似性判定部35c、および検索対象信号登録部100を有する。検索対象画像登録部100は検索対象特徴量生成部31aと検索対象特徴量蓄積部5とを備えている。問合せ信号入力端子1は問合せ特徴量生成部32およびアクティビティ算出部33に接続され、検索対象信号入力端子2は検索対象画像登録部100の検索対象特徴量生成部31aに接続されている。
【0126】
検索対象特徴量生成部31aは、検索対象信号入力端子2から検索対象信号が入力される毎に、検索対象信号より特徴量を生成し、検索対象特徴量蓄積部5に蓄積する。検索対象特徴量生成部31aが生成する特徴量は、第1実施形態における検索対象特徴量生成部31が生成するものと同じにすることができる。
【0127】
類似性判定部35cは、類似条件決定部34により決定された条件に基づき、検索対象特徴量蓄積部5に蓄積されている各検索対象信号の特徴量と問合せ特徴量生成部32で生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定する。
【0128】
本実施形態では、各検索対象信号の特徴量を検索対象特徴量記憶部5に蓄積しておき、問合せ信号が入力されたとき、検索対象特徴量記憶部5に蓄積されている特徴量を使用して類似性の判定を行っている。これにより、問合せ信号が入力される毎に検索対象信号の特徴量を求める処理が不要になるので、類似性の判定処理に要する時間を短くすることができる。
【0129】
なお、第2実施形態〜第11実施形態のいずれにおいても、図20に示した実施形態と同様に、各検索対象信号の特徴量を検索対象特徴量記憶部に登録しておき、この登録された特徴量を用いて問合せ信号との類似性を判定するようにしても良い。
【0130】
(実施例)
次に、本発明の効果を確認するために、2255本の検索対象信号(15秒および30秒)の特徴量を登録したデータベースに対して、240時間の映像信号を問合せ信号として実験を行った。図19に示すように、問合せ信号に対して15秒のバッファを設け、問合せ信号の一部を逐一バッファに格納しながら、新規フレームがバッファに入力されるたびにバッファを更新していき、バッファ内の信号と検索対象信号との類似性を評価する。これにより、リアルタイムにバッファ内のコンテンツを特定する実験を行うことができる。信号特徴量としては、図2に示した方法で得られるフレーム特徴量の時系列集合とする。
【0131】
バッファ内の信号に対してカット検出を行い、カット数を算出する。そして、カット数に応じて類似性判定に利用する3種類のしきい値f(x)、g(x)、h(x)を設定する。また、バッファ内の信号に対して抽出する係数の数c(x)を設定する。具体的には、カット数をxとした場合、抽出する係数の数をc(x)=−mx+n、フレーム間のしきい値1をf(x)=ax+b、しきい値2をg(x)=cx+d、しきい値3をh(x)=ex+fと定める。ただしa,b,c,d,m,n は経験的に定めた数である。
【0132】
類似性判定手順は以下のとおりである。はじめに、問合せ特徴量に含まれる各フレームに対応した特徴量を抽出し、検索対象特徴量の同じ時間位置に含まれるフレームに対応した特徴量との距離をそれぞれ算出する。同時に、算出された各距離がしきい値f(x)を超えるか否かを判定し、しきい値f(x)を超える距離をもつ特徴量の数を集計する。このとき、集計した数がしきい値g(x)を超えた時点で、類似度計算を打ち切るものとする。次に、算出された各フレーム特徴量間距離の平均値を算出し、バッファ内の信号と検索対象信号との距離とする。そして、この距離が,しきい値h(x)を下回る場合に、バッファ内の信号と検索対象信号が類似していると判定する。
【0133】
上記の条件によってコンテンツ特定を行ったところ、しきい値1,しきい値2,しきい値3および抽出する特徴量数を固定値として利用した場合には過剰検出20件、未検出2件という結果であったのに対して、バッファ内のカット数に応じて適応的にしきい値および抽出する特徴量数を定めることで、前者の実験よりも少ない特徴量数で、全ての正解コンテンツを過剰検出0で特定することができた。
【0134】
以上の実験により、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことで効率よくかつ高い精度で類似性を判定できるという効果が確認された。
【0135】
本発明にしたがって問合せ信号と検索対象信号との類似性判定を行うことにより、データベースに登録された検索対象コンテンツからの現在放送中のコンテンツや指定したコンテンツの特定を行うことができる。また、データベースに登録された長時間の映像・音響コンテンツから、現在放送中のコンテンツや指定したコンテンツの放送箇所をデータベースの中の映像から特定することによる履歴検索をも行うことができる。
【0136】
以上、本発明の実施の形態を図面により詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られたものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。
【0137】
また、本発明をソフトウエアによって実現することも可能である。
【0138】
図21は、本発明をソフトウエアにより実現するための装置構成を示すブロック図である。ハードウェア構成として、中央処理装置(CPU)81を含む主制御部80と、ROM,RAM,HDD等からなるメモリ部82と、マン・マシンインタフェースをとる入出力部83と、表示部84とからなる処理装置を用いることができる。本発明を実現するためのプログラムを処理装置が読み取り可能な任意の形式の記録媒体85に記録した状態で予め用意しておく。このような媒体としては、磁気テープ,磁気ディスク、フロッピィディスク,CD−ROM等の任意の形式のものを使用することができる。
【0139】
CPU81がプログラムを読み込むことによって、上述した第1〜第12実施形態と同等の機能を実現することができる。プログラム制御プロセッサが記録媒体85を解読できる限り、このようなプログラムを格納した記録媒体85を同様な処理システムに接続することで、本発明をいわば普遍的に実現することができる。
【0140】
例えば、本発明の第1実施形態を実現する場合には、記録媒体85に記録されているプログラムは、主制御部80によって読み取られ、その動作を制御することで、主制御部80上に、図1に示した検索対象特徴量生成部31、問合せ特徴量生成部32、アクティビティ算出部33、類似条件決定部34、および類似性判定部35を実現する。また、本発明の第2実施形態を実現する場合には、記録媒体85に記録されているプログラムは、主制御部80によって読み取られ、その動作を制御することで、主制御部80上に、図9に示した検索対象特徴量生成部31a、問合せ特徴量生成部32a、アクティビティ算出部33a、類似性判定部35a、および問合せ特徴量決定部36aを実現する。第3〜第12実施形態についても同様である。
【0141】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、アクティビティ算出部により信号を解析してそのアクティビティ(複雑度)を算出し、算出されたアクティビティによって信号から抽出する特徴量および類似性の判定を行う際の条件を決定する。つまり、信号のアクティビティに応じて特徴量の抽出を行い、信号のアクティビティに応じて類似性の判定を行うことができ、この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができる。これにより、問合せ信号と検索対象信号との類似性の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る類似性判定装置の第1実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図2】第1実施形態で用いられる特徴量生成部31および32の構成例を示すブロック図である。
【図3】第1実施形態におけるアクティビティ算出部の構成例を示すブロック図である。
【図4】第1実施形態の第1の構成例を示すブロック図である。
【図5】アクティビティとしてカット数を用いる場合のアクティビティ算出部の動作を概略的に示すフローチャートである。
【図6】類似性判定部35の構成例を示すブロック図である。
【図7】第1実施形態による類似性判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図8】本発明の第1実施形態の第2の構成例を示すブロック図である。
【図9】本発明による類似性判定装置の第2実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図10】第2実施形態における特徴量生成部32aの構成例を示すブロック図である。
【図11】本発明による類似性判定装置の第3実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図12】本発明による類似性判定装置の第4実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図13】本発明による類似性判定装置の第5実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図14】本発明による類似性判定装置の第6実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図15】本発明による類似性判定装置の第7実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図16】本発明による類似性判定装置の第8実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図17】本発明による類似性判定装置の第9実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図18】本発明による類似性判定装置の第10実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図19】本発明による類似性判定装置の第11実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図20】本発明による類似性判定装置の第12実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図21】本発明をソフトウエアにより実現するための装置構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
1 問合せ信号入力端点
2 検索対象信号入力端点
3 類似性判定装置
4 出力装置
5 検索対象特徴量記憶部
31 検索対象特徴量生成部
32 色構成比特徴量生成部
33 アクティビティ算出部
34 類似条件決定部
35 類似性判定部
36 問合せ特徴量決定部
37 アクティビティ算出部
38 検索対象特徴量決定部
100 検索対象信号登録部
Claims (23)
- 第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置において、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出するアクティビティ算出手段と、
前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判定条件を決定する類似条件決定手段と、
前記判定条件に基づいて、前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定手段と、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段と、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
を有することを特徴とする類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号および第2の信号の一方のアクティビティを算出することを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。
- 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号の第1アクティビティと第2の信号の第2アクティビティとをそれぞれ算出し、
前記類似条件決定手段は、前記第1アクティビティおよび前記第2アクティビティに基づいて前記判定条件を決定する、
ことを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号のアクティビティを算出し、
前記特徴量決定手段は、前記アクティビティに基づいて、前記第1の信号から抽出すべき特徴量条件を決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号から特徴量を抽出し、
前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記特徴量抽出手段により得られる第1の信号の特徴量と前記第2の信号の特徴量との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号の第1アクティビティと第2の信号の第2アクティビティとをそれぞれ算出し、
前記特徴量決定手段は、前記第1アクティビティに基づいて、前記第1の信号から抽出すべき特徴量条件を決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号から特徴量を抽出し、
前記類似条件決定手段は、前記第2アクティビティに基づいて前記判定条件を決定し、
前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記特徴量抽出手段により得られる第1の信号の特徴量と前記第2の信号の特徴量との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号の第1アクティビティと第2の信号の第2アクティビティとをそれぞれ算出し、
前記特徴量決定手段は、前記第1アクティビティに基づいて、前記第1の信号から抽出すべき特徴量条件を決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号から特徴量を抽出し、
前記類似条件決定手段は、前記第1アクティビティおよび第2アクティビティに基づいて前記判定条件を決定し、
前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記特徴量抽出手段により得られる第1の信号の特徴量と前記第2の信号の特徴量との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号の第1アクティビティと第2の信号の第2アクティビティとをそれぞれ算出し、
前記特徴量決定手段は、前記第1アクティビティおよび前記第2アクティビティに基づいて、前記第1の信号および前記第2の信号から抽出すべき第1特徴量条件および第2特徴量条件をそれぞれ決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記第1特徴量条件および前記第2特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および前記第2の信号から第1特徴量および第2特徴量をそれぞれ抽出し、
前記類似条件決定手段は、前記第1アクティビティに基づいて前記判定条件を決定し、
前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記特徴量抽出手段によりそれぞれ得られる第1特徴量と前記第2特徴量との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号の第1アクティビティと第2の信号の第2アクティビティとをそれぞれ算出し、
前記特徴量決定手段は、前記第1アクティビティおよび前記第2アクティビティに基づいて、前記第1の信号および前記第2の信号から抽出すべき第1特徴量条件および第2特徴量条件をそれぞれ決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記第1特徴量条件および前記第2特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および前記第2の信号から第1特徴量および第2特徴量をそれぞれ抽出し、
前記類似条件決定手段は、前記第1アクティビティおよび前記第2アクティビティに基づいて前記判定条件を決定し、
前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記特徴量抽出手段によりそれぞれ得られる第1特徴量と前記第2特徴量との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項1記載の類似性判定装置。 - 前記類似性判定手段は、
前記第1の信号の特徴量と前記第2の信号の特徴量との間の類似度を算出する特徴量間類似度算出手段と、
前記類似度が前記判定条件を満たすか否かを判定する検出判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項1ないし請求項8のいずれかに記載の類似性判定装置。 - 第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置において、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出するアクティビティ算出手段と、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段と、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定手段と、
を有することを特徴とする類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号のアクティビティを算出し、
前記特徴量決定手段は、前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号から特徴量を抽出し、
前記類似性判定手段は、前記第1の信号の前記特徴量および前記第2の信号の特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項10記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、前記第1の信号および前記第2の信号から第1アクティビティおよび第2アクティビティをそれぞれ算出し、
前記特徴量決定手段は、前記アクティビティおよび第2アクティビティに基づいて、第1の信号から抽出すべき特徴量を定義する第1特徴量条件および第2の信号から抽出すべき特徴量を定義する第2特徴量条件をそれぞれ決定し、
前記特徴量抽出手段は、前記第1特徴量条件および第2特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および前記第2の信号から第1特徴量および第2特徴量をそれぞれ抽出し、
前記類似性判定手段は、前記第1特徴量および前記第2特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ことを特徴とする請求項10記載の類似性判定装置。 - 前記アクティビティ算出手段は、
入力される信号から特徴量を抽出するアクティビティ用特徴量抽出手段と、
前記アクティビティ用特徴量抽出手段により得られる特徴量に基づいてアクティビティの算出を行うアクティビティ計算手段と、
を有することを特徴とする請求項1ないし請求項12のいずれかに記載の類似性判定装置。 - 前記第1の信号および前記第2の信号は映像信号であることを特徴とする請求項1ないし請求項12のいずれかに記載の類似性判定装置。
- 前記アクティビティは、カット検出によって前記映像信号から得られたカットの数であることを特徴とする請求項14記載の類似性判定装置。
- 前記アクティビティは、前記映像信号の動きアクティビティであることを特徴とする請求項14記載の類似性判定装置。
- 前記第1の信号および前記第2の信号は音響信号であることを特徴とする請求項1ないし請求項12のいずれかに記載の類似性判定装置。
- 前記アクティビティは、無音区間の検出によって前記音響信号から得られた無音区間の分散であることを特徴とする請求項17記載の類似性判定装置。
- 第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定方法において、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出し、
前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判定条件を決定し、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、
前記判定条件および前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて、前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ことを特徴とする類似性判定方法。 - 第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定方法において、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出し、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、
前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ことを特徴とする類似性判定方法。 - コンピュータを、第1の信号および第2の信号それぞれの信号特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出し、
前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判定条件を決定し、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、
前記判定条件および前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて、前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ステップを有することを特徴とするコンピュータプログラム。 - コンピュータを、第1の信号および第2の信号それぞれの信号特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出し、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、
前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ステップを有することを特徴とするコンピュータプログラム。 - コンピュータを、第1の信号および第2の信号それぞれの信号特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する類似性判定装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記第1の信号および第2の信号の少なくとも一方のアクティビティを算出し、
前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、
前記特徴量条件にしたがって、前記第1の信号および第2の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、
前記第1の信号および第2の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第1の信号と第2の信号との類似性を判定する、
ステップを有することを特徴とするコンピュータプログラム。
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