JP4652357B2 - Media editing server device, media editing system, and media editing program - Google Patents

Media editing server device, media editing system, and media editing program Download PDF

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Description

本発明は、動画または音声であるメディア編集システムの技術に関し、特に、記述された順序に従ってメディアを編集する編集グラフを、生成する技術に関する。   The present invention relates to a technology of a media editing system that is a moving image or a sound, and more particularly to a technology of generating an editing graph for editing media according to the described order.

従来、専用機材またはハイスペックなPC(パーソナルコンピュータ)に高価な編集ソフトウェアがインストールされた映像編集システムを用いて、映像の編集が行われていた。そのため、携帯電話などに登載されているカメラで撮影した場合、撮影した映像を映像編集システムに移動し、映像編集システム上で撮影した映像の編集を行う必要があったために、携帯電話などに登載されているカメラで撮影しても、すぐに編集をすることができなかった。
そこで端末上のアプリケーションではなく、オンライン上のアプリケーションを用いて編集する方法が提案されている。
Conventionally, video editing has been performed using a video editing system in which expensive editing software is installed in a dedicated equipment or a high-spec PC (personal computer). Therefore, when shooting with a camera installed on a mobile phone or the like, it was necessary to move the shot video to the video editing system and edit the video shot on the video editing system. I couldn't edit it right away even when shooting with the camera.
Therefore, a method of editing using an online application instead of an application on a terminal has been proposed.

また、その際、一般ユーザは編集技術に必ずしも詳しくはないため、編集作業を煩雑なプログラムで行うのではなく、ユーザは、XML(Extensible Markup Language)などで記述されたシナリオテンプレートをダウンロードする。このダウンロードしたシナリオテンプレートには、撮影時間やカメラの移動が予め決められて記録されている。
ユーザは、ダウンロードしたシナリオテンプレートに記録されている撮影時間やカメラの移動に従って、撮影を行う。その後、ユーザは、撮影した映像を、シナリオテンプレートと共に、映像編集サーバへ送信する。映像編集サーバが、ユーザから受信したシナリオテンプレートに基づいて受信した映像を編集することにより、ユーザが簡単に映像を生成することが出来るパーソナル映像製作システムの技術が知られている(例えば、非特許文献1参照)。
電子情報通信学会総会大会2006年 D−9−9「vlogテンプレートを用いたパーソナル映像製作システム」日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所 狩塚俊和、小西宏志、森本正志
At that time, since the general user is not necessarily detailed in the editing technique, the editing operation is not performed by a complicated program, but the user downloads a scenario template described in XML (Extensible Markup Language) or the like. In the downloaded scenario template, shooting time and camera movement are determined and recorded in advance.
The user performs shooting according to the shooting time and camera movement recorded in the downloaded scenario template. Thereafter, the user transmits the shot video together with the scenario template to the video editing server. A technology of a personal video production system is known in which a video editing server edits a video received based on a scenario template received from a user, so that the user can easily generate a video (for example, non-patented). Reference 1).
D-9-9 "Personal video production system using vlog template", NTT Communication Solutions Laboratories NTT Cyber Solutions Laboratories NTT Telecom Corporation, Hiroshi Konishi, Masashi Morimoto

しかしながら、非特許文献1に示すパーソナル映像製作システムにあっては、映像を編集するための順序が記述されたシナリオテンプレートを生成するということが出来ないという問題がある。
そのため、非特許文献1に示すパーソナル映像製作システムにあっては、予め生成されたシナリオテンプレートのみでしか、ユーザは映像を編集できないという問題があった。
However, the personal video production system shown in Non-Patent Document 1 has a problem that it is impossible to generate a scenario template in which the order for editing video is described.
For this reason, the personal video production system shown in Non-Patent Document 1 has a problem that the user can edit video only with a scenario template generated in advance.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、動画または音声であるメディアを編集するための順序が記述されたシナリオテンプレートを生成することが出来るメディア編集サーバ装置、メディア編集システム、およびメディア編集プログラムを提供することにある。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a media editing server device and media capable of generating a scenario template in which an order for editing media that is moving images or audio is described. To provide an editing system and a media editing program.

この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、請求項1に記載の発明は動画または音声であるメディアを処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、前記API毎に記憶されている基本API対応記憶部と、前記基本API間の遷移確率が記憶されている遷移確率記憶部と、複数のAPIが入力されることに応じて、前記入力された複数のAPIに該当する基本APIを前記基本API対応記憶部から読み出し出力する基本API選択部と、前記基本API選択部から入力された基本API間の遷移確率を、前記遷移確率記憶部から読み出し、前記読み出した遷移確率に基づいて前記基本APIが接続された編集グラフを生成するグラフ推定部と、前記グラフ推定部が生成した編集グラフに基づいてメディアを編集する実行部と、を有することを特徴とするメディア編集サーバ装置である。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and the invention according to claim 1 relates to an API that processes media that is a moving image or audio, and a basic API that has different API parameter values. , A basic API correspondence storage unit stored for each API, a transition probability storage unit storing transition probabilities between the basic APIs, and a plurality of APIs being input in response to the input A basic API selection unit that reads and outputs a basic API corresponding to a plurality of APIs from the basic API correspondence storage unit, and reads a transition probability between the basic APIs input from the basic API selection unit from the transition probability storage unit, A graph estimation unit that generates an edit graph to which the basic API is connected based on the read transition probability, and an edit graph generated by the graph estimation unit A media editing server apparatus characterized by having an execution unit for editing the media based.

請求項2に記載の発明は、前記メディア編集サーバ装置が、前記APIの順序と前記APIのパラメータの設定値とが記述された編集グラフが記憶されている編集グラフ蓄積部と、前記編集グラフ蓄積部に記憶されている編集グラフに基づいて、前記API毎に、該APIを統計的に異なるパラメータの設定値を有する前記複数の基本APIに分類し、前記APIと前記分類した基本APIとを関連付けて前記基本API対応記憶部に記憶させる基本API分類部と、前記基本API分類部が分類した基本API間の遷移確率を、前記編集グラフ蓄積部に蓄積されている編集グラフに基づいて算出し、該算出した遷移確率を前記遷移確率記憶部に記憶させる基本API遷移確率算出部と、を有することを特徴とする請求項1に記載のメディア編集サーバ装置である。   According to a second aspect of the present invention, the media editing server device includes an editing graph accumulating unit that stores an editing graph in which the order of the APIs and setting values of the parameters of the API are described, and the editing graph accumulating unit Based on the edit graph stored in the section, for each API, the API is classified into the plurality of basic APIs having statistically different parameter setting values, and the APIs are associated with the classified basic APIs. Calculating a transition probability between the basic API classified by the basic API classification unit and the basic API classified by the basic API classification unit based on the edit graph stored in the edit graph storage unit, The medium according to claim 1, further comprising: a basic API transition probability calculation unit that stores the calculated transition probability in the transition probability storage unit. As a current server device.

請求項3に記載の発明は、前記メディア編集サーバ装置が、APIを基本APIに分類するために用いる、複数のパラメータの設定値を分類するための分類情報が記憶されている分類情報記憶部を有し、前記基本API分類部が、前記APIを前記基本APIに分類する時に、前記複数のパラメータの設定値を統計的に分類するための分類情報を前記編集グラフ蓄積部に蓄積されている編集グラフに基づいて算出し、該算出した分類情報に基づいて前記APIを前記基本APIに分類し、前記算出した分類情報を前記分類情報記憶部に記憶させ、前記基本API選択部が、前記APIと該APIのパラメータの設定値とが入力されたことに応じて、前記入力されたAPIに該当する分類情報を前記分類情報記憶部から読み出し、該読み出した分類情報と前記入力されたパラメータの設定値とに基づいて、前記入力された複数のAPIに該当する基本API対応記憶部から読み出した基本APIの中から、前記入力された複数のパラメータの設定値に該当する基本APIを選択し、該選択した基本APIを出力する、ことを特徴とする請求項2に記載のメディア編集サーバ装置である。   According to a third aspect of the present invention, there is provided a classification information storage unit storing classification information for classifying setting values of a plurality of parameters used by the media editing server device to classify APIs into basic APIs. And having the basic API classifying unit accumulate classification information for statistically classifying the setting values of the plurality of parameters when the API classifies the API into the basic API. Calculated based on a graph, classifies the API into the basic API based on the calculated classification information, stores the calculated classification information in the classification information storage unit, and the basic API selection unit includes the API and In response to the input of the API parameter setting values, the classification information corresponding to the input API is read from the classification information storage unit, and the read Based on the class information and the set values of the input parameters, the set values of the plurality of input parameters from the basic API read out from the basic API corresponding storage unit corresponding to the plurality of input APIs. 3. The media editing server device according to claim 2, wherein a basic API corresponding to is selected and the selected basic API is output.

請求項4に記載の発明は、前記メディア編集サーバ装置が、ユーザが用いる端末とネットワークを介して接続されるメディア編集サーバ装置であり、前記メディア編集サーバ装置が、メディアを処理するAPIが記憶されているAPIライブラリ部と、編集グラフを前記編集グラフ蓄積部から取得するための選択情報を前記端末から受信し、前記受信した選択情報に基づいて前記編集グラフ蓄積部から編集グラフを取得するグラフ選択部と、
メディア入力元およびメディア出力先を指定するためのメディア指定情報を前記端末から受信するメディア宛先入力部と、前記メディア宛先入力部が受信したメディア指定情報に基づいてメディア入力元からメディアを取得するメディア受信部と、を有し、前記実行部が、前記取得した編集グラフに記述されているAPIを前記APIライブラリ部から取得し、前記取得した編集グラフと前記取得したAPIとに基づいて前記メディア受信部が取得したメディアを編集し、前記編集したメディアを前記メディア指定情報のメディア出力先に出力する、ことを特徴とする請求項1から請求項3に記載のメディア編集サーバ装置である。
The invention according to claim 4 is a media editing server device in which the media editing server device is connected to a terminal used by a user via a network, and the media editing server device stores an API for processing media. An API library unit that receives the selection information for acquiring an edit graph from the edit graph storage unit, and a graph selection that acquires the edit graph from the edit graph storage unit based on the received selection information And
A media destination input unit that receives media designation information for designating a media input source and a media output destination from the terminal, and a medium that acquires media from the media input source based on the media designation information received by the media destination input unit A receiving unit, wherein the execution unit acquires an API described in the acquired editing graph from the API library unit, and receives the media based on the acquired editing graph and the acquired API 4. The media editing server device according to claim 1, wherein the media edits the acquired media and outputs the edited media to a media output destination of the media designation information. 5.

請求項5に記載の発明は、前記端末が、前記複数のAPIを、または、前記APIと該APIのパラメータの設定値とを、前記メディア編集サーバ装置に入力し、前記グラフ選択部が、前記グラフ推定部が生成した編集グラフを、前記取得する編集グラフとする、
ことを特徴とする請求項4に記載のメディア編集サーバ装置である。
In the invention according to claim 5, the terminal inputs the plurality of APIs or the API and a setting value of a parameter of the API to the media editing server device, and the graph selection unit includes the graph selection unit. The edit graph generated by the graph estimation unit is the edit graph to be acquired.
The media editing server device according to claim 4, wherein:

請求項6に記載の発明は、ユーザが用いる端末とメディア編集サーバ装置とがネットワークを介して接続されるメディア編集システムであり、前記メディア編集サーバ装置が、
動画または音声であるメディアを処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、前記API毎に記憶されている基本API対応記憶部と、
前記基本API間の遷移確率が記憶されている遷移確率記憶部と、複数のAPIが入力されることに応じて、前記入力された複数のAPIに該当する基本APIを前記基本API対応記憶部から読み出し出力する基本API選択部と、前記基本API選択部から入力された基本API間の遷移確率を、前記遷移確率記憶部から読み出し、前記読み出した遷移確率に基づいて前記基本APIが接続された編集グラフを生成するグラフ推定部と、前記グラフ推定部が生成した編集グラフに基づいてメディアを編集する実行部と、を有することを特徴とするメディア編集システムである。
The invention according to claim 6 is a media editing system in which a terminal used by a user and a media editing server device are connected via a network, and the media editing server device includes:
An API for processing media that is video or audio and a basic API that has different API parameter values associated with each other, and a basic API-compatible storage unit that is stored for each API;
A transition probability storage unit in which transition probabilities between the basic APIs are stored, and basic APIs corresponding to the plurality of input APIs from the basic API correspondence storage unit in response to input of a plurality of APIs. A basic API selection unit for reading out and a transition probability between basic APIs input from the basic API selection unit is read from the transition probability storage unit, and the basic API is connected based on the read transition probability A media editing system comprising: a graph estimation unit that generates a graph; and an execution unit that edits media based on the editing graph generated by the graph estimation unit.

請求項7に記載の発明は、メディア編集サーバ装置であるコンピュータを、動画または音声であるメディアを処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、前記API毎に記憶されている基本API対応記憶部と、前記基本API間の遷移確率が記憶されている遷移確率記憶部と、複数のAPIが入力されることに応じて、前記入力された複数のAPIに該当する基本APIを前記基本API対応記憶部から読み出し出力する基本API選択部と、前記基本API選択部から入力された基本API間の遷移確率を、前記遷移確率記憶部から読み出し、前記読み出した遷移確率に基づいて前記基本APIが接続された編集グラフを生成するグラフ推定部と、前記グラフ推定部が生成した編集グラフに基づいてメディアを編集する実行部と、として機能させるためのメディア編集プログラムである。   According to the seventh aspect of the present invention, a computer that is a media editing server device stores an API for processing media that is a moving image or audio, and a basic API having different API parameter values for each API. Corresponding to the plurality of input APIs according to the input of a plurality of APIs, a transition probability storage unit storing transition probabilities between the basic APIs, and a plurality of APIs A basic API selection unit that reads and outputs a basic API from the basic API correspondence storage unit, and a transition probability between the basic APIs input from the basic API selection unit is read from the transition probability storage unit, and the read transition probability is A graph estimation unit for generating an edit graph to which the basic API is connected based on the edit graph generated by the graph estimation unit A media editing program to function as an execution unit for editing the media.

この発明によれば、動画または音声であるメディアを編集するための順序が記述されたテンプレートが、遷移確率に基づいた推定により生成されるため、テンプレートを生成することが出来るという効果を奏する。
これにより、ユーザは、生成された様々なテンプレートでメディアを編集できるという効果を奏する。
According to the present invention, since the template in which the order for editing the media that is a moving image or sound is described is generated by estimation based on the transition probability, the template can be generated.
Thereby, there exists an effect that the user can edit a medium with the produced | generated various templates.

<第1の実施の形態>
以下、図面を参照して、本発明の第1の実施の形態について説明する。図1は、この発明の一実施形態による映像編集システムの構成を示す概略ブロック図である。
図1に示すように、映像編集システムは、端末103Aと端末103Bと映像元端末104と映像先端末105とが、それぞれ、ネットワーク101を介して映像編集サーバ102と接続されている。
なお、端末103A、端末103B、映像元端末104、映像先端末105と映像編集サーバ102は、それぞれ、ネットワーク101上でIPアドレスなどの識別情報により一意に識別されている。
<First Embodiment>
The first embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic block diagram showing the configuration of a video editing system according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, in the video editing system, a terminal 103A, a terminal 103B, a video source terminal 104, and a video destination terminal 105 are connected to a video editing server 102 via a network 101, respectively.
The terminal 103A, the terminal 103B, the video source terminal 104, the video destination terminal 105, and the video editing server 102 are uniquely identified on the network 101 by identification information such as an IP address.

端末103Aまたは端末103Bは、ユーザが用いる端末であり、例えば、携帯電話、パーソナルコンピュータ、または、携帯情報機器などである。端末103Aまたは103Bには、周辺機器として入力装置、表示装置等(いずれも図示せず)が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはCRT(Cathode Ray Tube)や液晶表示装置等のことをいう。また、端末103Aまたは端末103Bは、ネットワーク101を介して映像編集サーバ102と通信する機能を有する。   The terminal 103A or the terminal 103B is a terminal used by the user, such as a mobile phone, a personal computer, or a portable information device. It is assumed that an input device, a display device, and the like (none of which are shown) are connected to the terminal 103A or 103B as peripheral devices. Here, the input device refers to an input device such as a keyboard and a mouse. The display device refers to a CRT (Cathode Ray Tube), a liquid crystal display device, or the like. Further, the terminal 103A or the terminal 103B has a function of communicating with the video editing server 102 via the network 101.

ここで、端末103Aをユーザが映像を編集するために用いる端末とし、端末103Aをユーザが映像を閲覧するために用いる端末として説明する。また、端末103Aと端末103Aとは、異なる端末であってもよいし、また、同一の端末であってもよい。
映像元端末104と映像先端末105とは、映像を蓄積する機能と、ネットワーク101を介して映像編集サーバ102と映像を送受信する機能とを有する。
Here, terminal 103A will be described as a terminal used by a user to edit a video, and terminal 103A will be described as a terminal used by a user to view a video. Further, the terminal 103A and the terminal 103A may be different terminals or the same terminal.
The video source terminal 104 and the video destination terminal 105 have a function of storing video and a function of transmitting and receiving video to and from the video editing server 102 via the network 101.

なお、映像元端末104と映像先端末105とは、同一の端末であってもよいし、異なる端末であってもよい。また、映像元端末104と映像先端末105とは、それぞれ、端末103Aまたは端末103Bと同一の端末であってもよい。また、映像元端末104と映像先端末105とは、それぞれ、後述する映像編集サーバ102内で映像が蓄積されている動画蓄積部205であってもよい。   Note that the video source terminal 104 and the video destination terminal 105 may be the same terminal or different terminals. The video source terminal 104 and the video destination terminal 105 may be the same terminal as the terminal 103A or the terminal 103B, respectively. The video source terminal 104 and the video destination terminal 105 may each be a moving image storage unit 205 in which videos are stored in the video editing server 102 described later.

次に、図2を用いて、映像編集サーバ102の構成を説明する。
映像編集サーバ102は、APIが予め記憶されているAPIライブラリ部201と、編集グラフが記憶されている編集グラフ蓄積部203と、編集された動画が蓄積されている動画蓄積部205と、蓄積された動画と編集グラフとAPIとの組み合わせとそれぞれの閲覧回数または利用回数が記憶されているランキングDB(データベース)部213と、APIや動画や編集グラフを順位付けて公開する公開閲覧部206と、編集グラフを選択または作成し、また、動画の宛先の入力がされる編集グラフ作成部202と、編集グラフ作成部202から受信する動画の宛先と編集グラフとに基づいて動画を編集する実行部204と、を有する。
Next, the configuration of the video editing server 102 will be described with reference to FIG.
The video editing server 102 stores an API library unit 201 that stores APIs in advance, an editing graph storage unit 203 that stores editing graphs, and a moving image storage unit 205 that stores edited moving images. A ranking DB (database) unit 213 in which a combination of a moving image, an editing graph, and an API, and the number of times of browsing or use are stored, a public browsing unit 206 that ranks and publishes the API, video, and editing graph An edit graph is selected or created, and an edit graph creation unit 202 to which the destination of the movie is input, and an execution unit 204 that edits the movie based on the movie destination and the edit graph received from the edit graph creation unit 202. And having.

ここで、APIライブラリ部201に記憶されるAPIと、編集グラフ蓄積部203に記憶される編集グラフと、について説明する。
編集グラフとは、対象となる映像、映像の順序、映像に対する映像効果処理の順序が記述された情報である。映像効果処理としては、例えば、フィルタ処理、合成処理、コントラスト処理、レンダリング処理がある。
Here, the API stored in the API library unit 201 and the edit graph stored in the edit graph storage unit 203 will be described.
The edit graph is information describing a target video, a video sequence, and a video effect processing sequence for the video. Examples of video effect processing include filter processing, composition processing, contrast processing, and rendering processing.

フィルタ処理としては、例えば、エッジ強調のフィルタ処理、ノイズ除去のフィルタ処理、モノクロ調やセピア調などの色調を変更するフィルタ処理などがある。
合成処理としては、例えば、2つの映像があり、画面の全体で1つの映像を表示しその中の1部の小さい画面に別の映像を表示する処理(以降、2画面表示処理とする)、または、1つの画面で複数の画像を同時に表示する処理(以降、多画面表示処理とする)などがある。
Examples of the filter processing include edge enhancement filter processing, noise removal filter processing, and filter processing for changing a color tone such as monochrome tone or sepia tone.
As the composition process, for example, there are two images, one image is displayed on the entire screen, and another image is displayed on one small screen (hereinafter referred to as a two-screen display process). Alternatively, there is a process of simultaneously displaying a plurality of images on one screen (hereinafter referred to as a multi-screen display process).

また、それぞれの映像効果処理には、より詳細な条件がパラメータとしてある。例えば、エッジ強調のフィルタ処理においては、どの程度のエッジを強調するかを特定するパラメータがある。また、例えば、2画面表示処理においては、小さい画面を、画面のどの位置に、どの大きさで表示するのかを指定するパラメータがある。
これらの映像効果処理の1つ1つの処理を実行するものがAPIであり、APIはAPIライブラリ部201に予め記憶されている。
なお、ここでいう映像とは、主に映像のみによる画像をいうが、音声が付属された映像であってもよい。
また、映像とは静止画でもよい。静止画の場合には、同じ映像を繰り返し写すことにより、静止画を動画として取り扱うようにしてもよい。
また、映像とは、予め保存された映像であってもよいし、WEBカメラで撮影されるリアルタイムに送受信される映像であってもよい。
Each video effect process has more detailed conditions as parameters. For example, in edge enhancement filter processing, there is a parameter that specifies how many edges are enhanced. Further, for example, in the two-screen display process, there is a parameter that specifies at what position and in what size a small screen is displayed.
An API executes each of these video effect processes, and the API is stored in the API library unit 201 in advance.
In addition, although the image here means an image mainly composed of only an image, it may be an image attached with sound.
The video may be a still image. In the case of a still image, the still image may be handled as a moving image by repeatedly copying the same image.
The video may be a video stored in advance, or a video transmitted and received in real time taken by a WEB camera.

(APIについての説明)
より詳しく説明すると、編集に用いられるAPIとは、0個以上の映像と0個以上の数値や文字列などの映像以外のパラメータを入力として、1個の映像もしくは1個の数値や文字列などの映像以外の値を出力するものである。
APIの出力について補足すると、1個以下というのはC言語などでいうVOID型関数を許すことと同じ意味である。また、APIは関数であり、映像を出力するAPIはそれ以外の値は全く出力しない。同様に、値を出力するAPIは、逆に映像は出力しない。
(Description of API)
More specifically, the API used for editing is a single video or a single numerical value or character string, etc., by inputting parameters other than video, such as zero or more videos and zero or more numeric values or character strings. This is to output values other than the video.
Supplementing the output of the API, one or less means the same as allowing a VOID type function in C language or the like. The API is a function, and the API that outputs video does not output any other value. Similarly, an API that outputs a value does not output a video.

次に代表的なAPIである、フィルタ型API、合成処理API、コントラストAPI、レンダリング処理APIについて説明する。
フィルタ型APIとは、入力として1つの映像、パラメータとして1つのフィルタ行列をとり、フィルタ処理された映像を出力する。フィルタ行列の設定次第で、エッジ強調、ノイズ除去(俗に言う線形フィルタ)、色変換(=色調変換)を実行するフィルタとなる。なお、特殊なノイズ除去や色変換(=色調変換)などは非線形フィルタ処理であることが多い。また、実際のOpenCVなどの関数ではフィルタ処理とは別として扱う(関数自体が別物)ことが多いが、広義の解釈でフィルタ処理を扱っていることとなる。
Next, typical APIs such as a filter-type API, a composition processing API, a contrast API, and a rendering processing API will be described.
The filter-type API takes one video as input and one filter matrix as a parameter, and outputs the filtered video. Depending on the setting of the filter matrix, it becomes a filter that executes edge enhancement, noise removal (a so-called linear filter), and color conversion (= tone conversion). Note that special noise removal and color conversion (= tone conversion) are often nonlinear filter processing. In addition, an actual function such as OpenCV is often handled separately from the filter process (the function itself is different), but the filter process is handled in a broad sense.

合成処理APIとは、2つ以上の映像を合成して1つの映像を出力するAPIであり、基本的な合成処理として、配置的合成、重ね合わせ、時間連結の3種類がある。
配置的合成とは、例えば、多次元中継のように、別々の映像を同一画面の中に配置して流す合成である。パラメータとしては画面内の位置の情報がある。
The composition processing API is an API that synthesizes two or more images and outputs one image. There are three types of basic composition processing: layout composition, superposition, and time connection.
The layout composition is a composition in which different videos are arranged and flowed on the same screen, such as multi-dimensional relay. The parameter includes position information on the screen.

重ね合わせとは、フェードアウトのように別の映像に徐々に薄くしながら変更する処理の合成である。画素値の合成具合(αブレンディング)を決める比率をパラメータとして渡す。なお、本来はC言語のように、ブレンド関数を関数ポインタとしてパラメータとして渡すのが一般的である。
時間連結とは、例えば、Aという映像が終わった(例えば、Aという映像信号が途絶えた)後、Bという映像を流す処理である。パラメータは基本的にない。
Superposition is a combination of processes that change while gradually fading out to another image, such as fade-out. A ratio that determines the degree of pixel value composition (α blending) is passed as a parameter. Note that it is common to pass a blend function as a function pointer as a parameter, as in C language.
The time connection is, for example, a process of playing the video B after the video A ends (for example, the video signal A stops). There are basically no parameters.

コントラストAPIとは、白(RGB=255,255,255)対黒(RGB=0,0,0)の明度の比率を変更できる機能であり、入力および出力ともそれぞれ1つの映像であり、パラメータは比(例えば700:1)となる。ディスプレイなどの表示装置のガンマ特性により高階調の色が全部同じに見えてしまう色飛び現象が起こらないようにする色変換処理もこの類に入れてもよい。   The contrast API is a function that can change the lightness ratio of white (RGB = 255, 255, 255) to black (RGB = 0, 0, 0). Each of the input and output is one image, and the parameter is Ratio (eg 700: 1). Color conversion processing that prevents the color skipping phenomenon in which all the high gradation colors look the same due to the gamma characteristics of a display device such as a display may be included in this type.

レンダリング処理APIとは、3次元的に3Dモデルを配置し、光源、カメラ位置を設定して透視射影(遠くのものが小さくなるような射影方式)を行い、2次元の画像を得る処理である。レンダリング方法にも種類があり、Zバッファ法、光線追跡法、ラジオシティ法、フォトンマッピングなどがある。基本的に、入力は映像ではなく1つのモデリング空間などといった映像以外のものを与え、1つの映像を出力する。つまりレンダリング処理とは、映像以外のデータを映像化するといった処理の総称である。   The rendering process API is a process for obtaining a two-dimensional image by arranging a 3D model three-dimensionally, setting a light source and a camera position, and performing perspective projection (a projection method in which a distant object becomes smaller). . There are various types of rendering methods, such as Z-buffer method, ray tracing method, radiosity method, and photon mapping. Basically, the input is not a video but a non-video such as one modeling space, and one video is output. That is, the rendering process is a general term for processes such as converting data other than video into video.

その他にも、映像以外を出力するAPIがある。例えば映像の全ての画素値の平均値を返すAPIや、映像を入力としてその形状モデルを返すAPI(レンダリング用)などがある。   In addition, there is an API that outputs other than video. For example, there is an API that returns an average value of all pixel values of a video, and an API (for rendering) that returns a shape model by receiving a video.

(編集グラフについての説明)
編集グラフとは、上記のAPIに必要なパラメータを与え、出力した映像や値をまた別のAPIの入力として用いるといったAPI同士の連鎖構造を編集グラフと定義しているものである。
なお、編集グラフは、1つの繋がりとして編集グラフを管理するため、全く入出力が独立したAPIが存在することは出来ない。この場合、2つの異なる編集グラフとなる。
(Explanation about edit graph)
An edit graph defines a chain structure of APIs as an edit graph in which parameters necessary for the API are given and an output video or value is used as another API input.
Note that the edit graph manages the edit graph as one connection, and therefore an API with completely independent input / output cannot exist. In this case, two different editing graphs are obtained.

ここで、本実施形態において説明する編集グラフとシナリオテンプレートとは、同一のものである。但し、シナリオテンプレートはある程度ユーザが模範とするものであり、意味のある映像が全く生成されない編集グラフは望ましくない。
従って本実施形態では、数ある編集グラフの中でも、後述の公開閲覧において上位にランキングされる編集グラフがシナリオテンプレートに該当するものとする。つまり、編集グラフの中で、よく用いられ、ユーザが模範とするのに適したものがシナリオテンプレートである。
また、後述の編集グラフの選定や検索や推定によって得られる編集グラフは、順位が高いもの順に提示されるので、提示された編集グラフはシナリオテンプレートに該当することになる。
Here, the edit graph and the scenario template described in the present embodiment are the same. However, the scenario template is modeled by the user to some extent, and an edit graph that does not generate any meaningful video is not desirable.
Therefore, in the present embodiment, among a number of edit graphs, it is assumed that an edit graph ranked higher in the public browsing described later corresponds to the scenario template. In other words, a scenario template that is frequently used in the editing graph and that is suitable for the user as an example is a scenario template.
In addition, edit graphs obtained by selecting, searching, and estimating edit graphs described later are presented in descending order, and thus the presented edit graphs correspond to scenario templates.

次に、図3と図4とを用いて、APIライブラリ部201に記憶されるAPIと、編集グラフ蓄積部203に記憶される編集グラフとについて、具体的に説明する。
ここでは、図3(a)に示す、一例としての編集グラフである編集グラフP510のデータ構造を例に説明する。編集グラフP510は、O1からO5の5つのオブジェクトから構成されている。1つのオブジェクトが、1つの映像処理、つまり、1つのAPIに相当する。
Next, the API stored in the API library unit 201 and the edit graph stored in the edit graph storage unit 203 will be specifically described with reference to FIGS. 3 and 4.
Here, the data structure of an editing graph P510, which is an editing graph as an example, illustrated in FIG. 3A will be described as an example. The edit graph P510 is composed of five objects O1 to O5. One object corresponds to one video process, that is, one API.

APIは、APIインデックス情報により、その型が記述されている。APIインデックス情報も、APIライブラリ部201に記憶されている。
例えば、図3(b)に示すような、APIインデックス情報P520には、(ア)に示すように、APIを識別する識別番号(API識別番号とする)が記述されている。
また、APIインデックス情報P520の各APIには、図3(b)の(イ)に示すように、API識別番号と関連付けられてAPIの名称、入出力映像及びパラメータの型が順番に記述されている。
以上説明したAPIインデックス情報は、編集グラフ蓄積部203に記憶される編集グラフにおいて、データ構造の型やパラメータの並びのリファレンスとなる。
The type of API is described by API index information. API index information is also stored in the API library unit 201.
For example, in API index information P520 as shown in FIG. 3B, an identification number for identifying an API (referred to as an API identification number) is described as shown in (a).
Each API of the API index information P520 has an API name, input / output video, and parameter type described in order in association with the API identification number, as shown in FIG. Yes.
The API index information described above serves as a reference of the data structure type and parameter arrangement in the edit graph stored in the edit graph storage unit 203.

図4は、APIライブラリ部201に記憶される図3(b)に示すようなAPIを、図で示したものである。
一般に、各APIは、図4(a)に示すように、0個以上の映像ストリームと0個以上の数値などパラメータを入力とし、1つの映像ストリームまたは1つの値を出力し、例えば、図4(a)のフィルタP501のような形状である。
但し、図4(b)に示すように、映像をコピーして複数に流すAPIである複製器P502は、例外的に、出力が複数存在する。なお、ここでの映像ストリームとは連続的な画像情報の流れを表すものである。
FIG. 4 is a diagram showing an API as shown in FIG. 3B stored in the API library unit 201.
In general, each API receives zero or more video streams and zero or more numerical parameters as shown in FIG. 4A and outputs one video stream or one value. For example, FIG. It is a shape like filter P501 of (a).
However, as shown in FIG. 4B, the duplicator P502, which is an API that copies an image and flows it to a plurality, exceptionally has a plurality of outputs. The video stream here represents a continuous flow of image information.

図3の説明に戻り、上記説明したAPIライブラリ部201に記憶されているAPIを元に、編集グラフは、図3(c)に示すようなデータ構造でAPIの連結が記されており、この編集グラフは、1つのファイルとして編集グラフ蓄積部203に記憶されている。
編集グラフは、まず、オブジェクトの識別番号とオブジェクトに対応するAPIのAPI識別番号とが組として記述されており、また、それぞれのオブジェクトにおけるAPIのパラメータが記述されている。なお、図3(c)では、各行が、1つのオブジェクトを表している。
ここでは、図3(c)の1行目が図3(a)のオブジェクトO1に対応し、2行目がオブジェクトO2に、3行目がオブジェクトO3に、4行目がオブジェクトO4に、5行目がオブジェクトO5に、それぞれ対応する。
Returning to the description of FIG. 3, based on the API stored in the API library unit 201 described above, the edit graph has a data structure as shown in FIG. The edit graph is stored in the edit graph storage unit 203 as one file.
In the edit graph, first, an object identification number and an API identification number of an API corresponding to the object are described as a set, and an API parameter for each object is described. In FIG. 3C, each row represents one object.
Here, the first line in FIG. 3C corresponds to the object O1 in FIG. 3A, the second line is the object O2, the third line is the object O3, the fourth line is the object O4, 5 The line corresponds to the object O5.

編集グラフには、(ウ)と(エ)に示すように、APIオブジェクト番号と、APIオブジェクト番号に対応するAPI識別番号とが組みとして記述されている。これは、同じAPIでも複数回用いられる場合があり、それぞれのAPIを区別するためである。
この組により、例えば、図3(c)の編集グラフの1行目では、オブジェクト1が図3(b)に示されるAPI識別番号1のAPIであることが示されている。
In the edit graph, as shown in (c) and (d), an API object number and an API identification number corresponding to the API object number are described as a set. This is because the same API may be used a plurality of times to distinguish each API.
From this set, for example, the first line of the editing graph in FIG. 3C indicates that the object 1 is an API with API identification number 1 shown in FIG. 3B.

また、(オ)に示すように、APIインデックス情報に記された順番で、パラメータが記述されている。
入出力パラメータには数値や文字列などが記述される。パラメータの特殊な例として、(カ)に示すように、パラメータに行列が入る場合もある。また(キ)に示すように、パラメータが文字列の場合もある。パラメータが文字列の場合には「”aaa”」のように、文字列aaaをダブルクオーテーションで括る。
Also, as shown in (e), parameters are described in the order described in the API index information.
Numerical values and character strings are described in the input / output parameters. As a special example of the parameter, there is a case where a matrix is included in the parameter as shown in (f). In addition, as shown in (ki), the parameter may be a character string. When the parameter is a character string, the character string aaa is enclosed in double quotations, such as ““ aaa ””.

また(ク)に示すような、「4¥2」の記述により、APIオブジェクト番号4の2番目のパラメータからの入力または出力が記述されている。編集グラフには、このような、API同士の入力または出力の接続を示す連結情報が記述されている。   Further, as shown in (c), the input or output from the second parameter of API object number 4 is described by the description of “4 ¥ 2”. In the edit graph, such linkage information indicating the connection of input or output between APIs is described.

(ケ)のinputや(コ)のOutPutの文字列は、予め決められた文字列であり、外部からのデータの入出力であることを示す。この記述により、例えば、映像先端末105、映像元端末104または動画蓄積部205が、動画の入力元や出力先として設定される。   The character strings of (I) input and (K) OutPut are predetermined character strings and indicate that data is input / output from the outside. With this description, for example, the video destination terminal 105, the video source terminal 104, or the moving image storage unit 205 is set as a moving image input source or output destination.

図3(c)に示したように、1つの編集グラフには、APIのオブジェクト番号、APIオブジェクト番号に対応するAPI識別番号、API識別番号により識別されるAPIのパラメータ、APIオブジェクト同士の結合の情報が含まれている。
このような1つの編集グラフは、例えば、図3(d)の(サ)に示すように、編集グラフ識別番号を含むファイル名で、1つのファイルとして編集グラフ蓄積部203に記憶されている。
なお、編集グラフは、図3(c)に示したようなテキスト形式で記述される以外にも、XML(Extensible Markup Language)形式で記述することも可能である。
As shown in FIG. 3C, an edit graph includes an API object number, an API identification number corresponding to the API object number, an API parameter identified by the API identification number, and a combination of API objects. Contains information.
Such an edit graph is stored in the edit graph storage unit 203 as a single file with a file name including an edit graph identification number, for example, as shown in FIG.
Note that the edit graph can be described in an XML (Extensible Markup Language) format in addition to the text format illustrated in FIG.

なお、図3(c)に示す編集グラフの連結情報と、図3(b)に示すAPIのパラメータの型とに基づいて、図3(a)に示すように、編集グラフを図として表示することが可能である。
例えば、後述の公開閲覧部206または選定部214は、API識別番号に基づいて、パラメータをAPIインデックス情報から取得し、図3(a)に示すように、編集グラフを図としてユーザ端末103Aまたは103Bに表示することが可能である。
As shown in FIG. 3A, the edit graph is displayed as a diagram based on the link information of the edit graph shown in FIG. 3C and the API parameter type shown in FIG. It is possible.
For example, the public browsing unit 206 or the selection unit 214 described later acquires parameters from the API index information based on the API identification number, and as illustrated in FIG. Can be displayed.

以上説明したように、APIには、APIを識別する識別番号(API識別番号)が付けられている。なお、APIとは、動画に対して映像処理を実行するためのプログラムや関数などである。また、APIインデックス情報には、各APIの型が記されている。
編集グラフには、API識別番号とその順序、各APIのパラメータなどが記述されている。この編集グラフは、編集グラフ識別番号を含むファイル名のファイルとして、編集グラフ蓄積部203に記憶されている。
以降、説明のために、APIとは、APIとAPIインデックスとを含むものとして説明する。
As described above, an identification number (API identification number) for identifying an API is attached to the API. The API is a program or function for executing video processing on a moving image. The API index information describes the type of each API.
The edit graph describes API identification numbers and their order, parameters for each API, and the like. This edit graph is stored in the edit graph storage unit 203 as a file having a file name including an edit graph identification number.
Hereinafter, for the sake of explanation, the API will be described as including an API and an API index.

次に、図2の映像編集サーバ102の各構成を詳細に説明する。
APIライブラリ部201には、映像を処理するためのAPIと、API識別番号とが、関係付けられて予め記憶されている。
Next, each configuration of the video editing server 102 in FIG. 2 will be described in detail.
In the API library unit 201, an API for processing a video and an API identification number are stored in advance in association with each other.

編集グラフ蓄積部203には、動画を編集するためのAPI識別番号の順序が記述された編集グラフと、編集グラフを識別するための編集グラフ識別番号(編集グラフ識別番号)とが、関係付けて記憶されている。例えば、編集グラフ蓄積部203には、ファイル名に編集グラフ識別番号が含まれてファイルとして編集グラフが記憶されており、編集グラフ識別番号を検索キーとして、編集グラフ識別番号を含むファイル名を検索することにより、該当する編集グラフのファイルを検索することが可能である。   The edit graph storage unit 203 associates an edit graph in which the order of API identification numbers for editing a moving image is described with an edit graph identification number (edit graph identification number) for identifying the edit graph. It is remembered. For example, the edit graph storage unit 203 stores the edit graph as a file including the edit graph identification number in the file name, and searches for the file name including the edit graph identification number using the edit graph identification number as a search key. By doing so, it is possible to search for the file of the corresponding edit graph.

動画蓄積部205には、編集した動画と、編集した動画を識別するための識別番号(動画識別番号)とが、関係付けて記憶されている。例えば、編集グラフ蓄積部203と同様に、動画のファイル名に動画識別番号が含められている。   The moving image storage unit 205 stores the edited moving image and an identification number (moving image identification number) for identifying the edited moving image in association with each other. For example, as with the edit graph storage unit 203, a moving image identification number is included in the file name of the moving image.

ランキングDB部213には、編集グラフ蓄積部203に蓄積されている編集グラフの編集グラフ識別番号と、動画蓄積部205に記憶されている該編集グラフを用いて編集され動画の動画識別番号とが関係付けられて、グラフ動画対応テーブルT1として、記憶されている。
また、ランキングDB部213には、動画識別番号と、その動画識別番号により識別された動画の利用回数と閲覧回数とが関係付けられて、画像回数テーブルT2として、記憶されている。
また、ランキングDB部213には、編集グラフ識別番号と、その、編集グラフ識別番号により識別される編集グラフの利用回数と閲覧回数とが関係付けられて、編集グラフ回数テーブルT3として、記憶されている。
また、ランキングDB部213には、API識別番号と、その、API識別番号により識別されるAPIの利用回数と閲覧回数とが関係付けられて、API回数テーブルT4として、記憶されている。
The ranking DB unit 213 includes an editing graph identification number of the editing graph stored in the editing graph storage unit 203 and a moving image identification number of the moving image edited using the editing graph stored in the moving image storage unit 205. The relation is stored as a graph moving image correspondence table T1.
In the ranking DB unit 213, the moving image identification number, the number of times of using and browsing the moving image identified by the moving image identification number are associated with each other, and stored as an image number table T2.
In the ranking DB unit 213, the edit graph identification number is associated with the number of times of use and the number of browsing of the edit graph identified by the edit graph identification number, and is stored as the edit graph count table T3. Yes.
In the ranking DB unit 213, the API identification number, the number of times the API identified by the API identification number is used, and the number of browsing times are associated with each other and stored as an API number table T4.

なお、利用回数とは、編集グラフ、APIまたは動画のそれぞれが、実行部204で実行される動画の編集に用いられた回数である。また、閲覧回数とは、編集グラフ、APIまたは動画のそれぞれが、公開閲覧部206を介して端末103Bのユーザに閲覧された回数である。   The number of uses is the number of times each of the edit graph, API, or moving image is used for editing the moving image executed by the execution unit 204. The number of browsing times is the number of times each of the editing graph, API, or moving image is browsed by the user of the terminal 103B via the public browsing unit 206.

公開閲覧部206は、端末103Bからの要求を受信し閲覧するための情報を端末103Bへ送信する送受信部2061、ランキング取得部2062、情報取得表示部2063、閲覧数登録部2064を有する。   The public browsing unit 206 includes a transmission / reception unit 2061, a ranking acquisition unit 2062, an information acquisition display unit 2063, and a browsing number registration unit 2064 that receive information from the terminal 103B and transmit information for browsing to the terminal 103B.

ランキング取得部2062は、送受信部2061を介して受信する端末103Bからの要求により、ランキングDB部213の画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3またはAPI回数テーブルT4から、画像識別番号、編集グラフ識別番号またはAPI識別番号とそれぞれの利用回数または閲覧回数を取得し、取得したそれぞれの利用回数または閲覧回数を合計して、画像、編集グラフまたはAPIそれぞれの順位付けを実行する機能を有する。
例えば、ランキング取得部2062は、画像回数テーブルT2から動画識別番号ごとの利用回数と閲覧回数とを取得し、動画識別番号ごとの利用回数と閲覧回数とを合計し、合計数が大きい動画識別番号の順に、動画の順位付けをする。
The ranking acquisition unit 2062 receives an image identification number and an editing graph identification from the image count table T2, the edit graph count table T3, or the API count table T4 of the ranking DB unit 213 in response to a request from the terminal 103B received via the transmission / reception unit 2061. It has a function of acquiring the number or API identification number and the number of times of use or browsing, and summing the obtained number of times of use or browsing and ranking each image, edit graph, or API.
For example, the ranking acquisition unit 2062 acquires the usage count and the browsing count for each video identification number from the image count table T2, sums the usage count and the browsing count for each video identification number, and the video identification number having a large total number Ranking videos in the order of.

また、ランキング取得部2062は、グラフ動画対応テーブルT1から取得する編集グラフ識別番号と動画識別番号との関連付け、または、編集グラフ蓄積部203から取得する編集グラフに基づいて、取得した画像識別番号、編集グラフ識別番号またはAPI識別番号それぞれの利用回数または閲覧回数を、組み合わせて順位付けを実行する機能を有する。   The ranking acquisition unit 2062 associates the edit graph identification number acquired from the graph video correspondence table T1 with the video identification number, or the acquired image identification number based on the edit graph acquired from the edit graph storage unit 203, The editing graph identification number or API identification number has a function of executing ranking by combining the number of times of use or the number of times of browsing.

例えば、ランキング取得部2062は、画像回数テーブルT2から動画識別番号ごとの利用回数と閲覧回数とを取得し、動画識別番号ごとの利用回数と閲覧回数とを合計し、また、編集グラフ回数テーブルT3から編集グラフ識別番号ごとの利用回数と閲覧回数とを取得し、編集グラフ識別番号ごとの利用回数と閲覧回数とを合計し、この合計した回数が多い順に、動画識別番号により識別される動画または編集グラフ識別番号により識別される編集グラフの順位付けをする。   For example, the ranking acquisition unit 2062 acquires the usage count and browsing count for each video identification number from the image count table T2, sums the usage count and browsing count for each video identification number, and edit graph count table T3. The number of times of use and the number of times of browsing for each editing graph identification number are obtained from the above, and the number of times of use and the number of times of browsing for each editing graph identification number are summed. The edit graphs identified by the edit graph identification number are ranked.

また、情報取得表示部2063は、ランキング取得部2062が順位付けした、順位に基づいて、順位が上位の動画識別番号に対応する動画識別番号に関連づけられた動画を動画蓄積部205から取得し、また、順位が上位の編集グラフ識別番号に関連づけられた編集グラフを動画蓄積部205から取得し、また、順位が上位のAPI識別番号に関連づけられたAPIライブラリ部201から取得し、端末103Bに送受信部2061を介して送信して表示する機能を有する。   Further, the information acquisition / display unit 2063 acquires, from the moving image storage unit 205, the moving image associated with the moving image identification number corresponding to the higher moving image identification number based on the ranking, which is ranked by the ranking acquiring unit 2062. Also, the edit graph associated with the higher-order edit graph identification number is acquired from the moving image storage unit 205, and the edit graph is acquired from the API library unit 201 associated with the higher-order API identification number and transmitted to and received from the terminal 103B. A function of transmitting and displaying via the unit 2061;

なお、情報取得表示部2063は、グラフ動画対応テーブルT1に基づいて、動画と該動画を編集するために用いた編集グラフとAPIとを関連づけて組みとして端末103Bに表示する機能を有する。   The information acquisition / display unit 2063 has a function of associating and displaying the moving image, the edit graph used for editing the moving image, and the API on the terminal 103B based on the graph moving image correspondence table T1.

閲覧数登録部2064は、端末103Bに表示された編集グラフ、APIまたは動画をユーザが閲覧したことを検出し、ユーザが閲覧した編集グラフ、APIまたは動画のランキングDB部213の画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3またはAPI回数テーブルT4に記憶されている閲覧回数を更新する機能を有する。
閲覧数登録部2064は、例えば、端末103Bのユーザが動画を閲覧したことを検出した場合には、画像回数テーブルT2に記憶されている検出した動画の動画識別番号に関係付けられている閲覧回数を更新する。
The browsing number registration unit 2064 detects that the user has viewed the editing graph, API, or video displayed on the terminal 103B, and the image count table T2 of the ranking DB unit 213 of the editing graph, API, or video viewed by the user, It has a function of updating the browsing count stored in the edit graph count table T3 or the API count table T4.
For example, when the browsing number registration unit 2064 detects that the user of the terminal 103 </ b> B has browsed the moving image, the browsing number associated with the moving image identification number of the detected moving image stored in the image number table T <b> 2. Update.

また、閲覧数登録部2064は、例えば、端末103Bのユーザが、動画を閲覧したことを検出した場合には、検出した動画の動画識別番号に対応する編集グラフ識別番号をグラフ動画対応テーブルT1から取得し、取得した編集グラフ識別番号に対応する編集グラフを編集グラフ蓄積部203から取得し、次に、検出した動画の動画識別番号と関係付けられて画像回数テーブルT2に記憶されている閲覧回数、取得し編集グラフ識別番号に関係付けられて編集グラフ回数テーブルT3に記憶されている閲覧回数、および、取得した編集グラフに記述されているAPI識別番号に関係付けられてAPI回数テーブルT4に記憶されている閲覧回数を、それぞれ更新する。   For example, when the browsing number registration unit 2064 detects that the user of the terminal 103B has browsed the moving image, the browsing number registration unit 2064 obtains the editing graph identification number corresponding to the moving image identification number of the detected moving image from the graph moving image correspondence table T1. Acquire the edit graph corresponding to the acquired edit graph identification number from the edit graph storage unit 203, and then associate the detected graph with the video identification number of the moving image and store it in the image count table T2. The number of browsing times acquired and related to the editing graph identification number stored in the editing graph number table T3 and the number of browsing times related to the API identification number described in the acquired editing graph are stored in the API number table T4. The number of browsing times being updated is updated.

なお、本実施の形態において、更新するとは、画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3またはAPI回数テーブルT4に記憶されている、利用回数または閲覧回数の数を1つ増加させて登録することである。
なお、本実施の形態において、閲覧とは、端末103Bの表示手段に表示されている編集グラフ、APIまたは動画を、ユーザが端末103Bの入力手段により選択することである。
In the present embodiment, updating means that the number of times of use or the number of times of browsing stored in the image count table T2, the edit graph count table T3, or the API count table T4 is increased and registered. is there.
In the present embodiment, browsing means that the user selects an edit graph, API, or video displayed on the display unit of the terminal 103B using the input unit of the terminal 103B.

編集グラフ作成部202は、ユーザの端末103Aと送受信するための送受信部2021と、動画宛先入力部2022と、編集グラフ選択部2025と、グラフ編集部2024と、グラフ動画送信部2023とを有する。
動画宛先入力部2022は、編集の対象となる映像(映像元)、また、編集した映像の出力先(映像先)を設定するための映像指定情報を、端末103Aのユーザから、送受信部2021を介して受信する機能を有する。
The editing graph creation unit 202 includes a transmission / reception unit 2021 for transmitting / receiving to / from the user terminal 103A, a moving image destination input unit 2022, an editing graph selection unit 2025, a graph editing unit 2024, and a graph moving image transmission unit 2023.
The video destination input unit 2022 sends video transmission / reception unit 2021 from the user of the terminal 103A to the video designation information for setting the video to be edited (video source) and the output destination (video destination) of the edited video. It has the function to receive via.

この映像指定情報とは、例えば、編集する元になる映像の入力先が映像元端末104の動画であることや、また、編集した映像の出力先が映像先端末105であることが識別される情報である。例えば、映像元端末104または映像先端末105のIPアドレスやディレクトリ名やファイル名などの情報である。なお、映像指定情報として、動画蓄積部205に登録されている動画を指定してもよい。
ここで受信して設定された映像元と映像先の情報は、先の図3(c)を用いて説明した、編集グラフのinputとoutputとの、それぞれに関係付けられる。なお複数の映像元や映像先がある場合には、input1、input2、input3として、複数の映像元や映像先を指定することも可能である。
This video designation information identifies, for example, that the input destination of the video to be edited is a video of the video source terminal 104, and that the output destination of the edited video is the video destination terminal 105. Information. For example, it is information such as the IP address, directory name, and file name of the video source terminal 104 or the video destination terminal 105. Note that a moving image registered in the moving image storage unit 205 may be specified as the video designation information.
The information of the video source and video destination received and set here is related to each of the input and output of the editing graph described with reference to FIG. When there are a plurality of video sources and video destinations, a plurality of video sources and video destinations can be designated as input1, input2, and input3.

グラフ選択部2025は、編集グラフを選択するための選択情報を、端末103Aから送受信部2021を介して受信し、受信した選択情報に応じて編集グラフ蓄積部203から編集グラフを取得する機能を有する。
グラフ選択部2025は、端末103Aから選択情報として、API識別番号またはグラフ識別番号を受信する。これは、グラフ選択部2025が、APIまたは編集グラフを端末103Aに表示し、端末103Aのユーザが表示されたAPIまたは編集グラフを選択する。ここで、表示したAPIまたは編集グラフと、その識別番号であるAPI識別番号または編集グラフ識別番号とは対応付けられている。
次に、端末103Aが、ユーザが選択したAPI識別番号または編集グラフ識別番号をグラフ選択部2025に送信する。グラフ選択部2025は、選択されたAPI識別番号または編集グラフ識別番号を選択情報として端末103Aから受信する。
または、ユーザが、API識別番号または編集グラフ識別番号を端末103Aに直接入力し、端末103Aが、入力されたAPI識別番号または編集グラフ識別番号をグラフ選択部2025へ送信する。グラフ選択部2025は、API識別番号または編集グラフ識別番号を選択情報として端末103Aから受信する。
グラフ選択部2025が、編集グラフを選択する機能については、後に詳述する。
The graph selection unit 2025 has a function of receiving selection information for selecting an editing graph from the terminal 103A via the transmission / reception unit 2021, and acquiring an editing graph from the editing graph storage unit 203 according to the received selection information. .
The graph selection unit 2025 receives an API identification number or a graph identification number as selection information from the terminal 103A. In this case, the graph selection unit 2025 displays the API or edit graph on the terminal 103A, and selects the API or edit graph on which the user of the terminal 103A is displayed. Here, the displayed API or edit graph is associated with the API identification number or edit graph identification number which is its identification number.
Next, the terminal 103 </ b> A transmits the API identification number or the edit graph identification number selected by the user to the graph selection unit 2025. The graph selection unit 2025 receives the selected API identification number or edited graph identification number as selection information from the terminal 103A.
Alternatively, the user directly inputs the API identification number or the edit graph identification number to the terminal 103A, and the terminal 103A transmits the input API identification number or the edit graph identification number to the graph selection unit 2025. The graph selection unit 2025 receives the API identification number or the edited graph identification number as selection information from the terminal 103A.
The function by which the graph selection unit 2025 selects the edit graph will be described in detail later.

グラフ編集部2024は、送受信部2021を介した入力される端末103Aのユーザの入力に応じて、APIをAPIライブラリ部201から取得し、取得したAPIに基づいて、ユーザが編集グラフを新規に作成する機能を有する。
また、グラフ編集部2024は、グラフ選択部2025が取得した編集グラフをユーザが編集する機能を有する。また、グラフ編集部2024は、グラフ選択部2025が取得した編集グラフと、グラフ編集部2024が取得したAPIと、を組み合わせて、ユーザが編集グラフを編集する機能を有する。
The graph editing unit 2024 acquires an API from the API library unit 201 in response to a user input of the terminal 103A input via the transmission / reception unit 2021, and the user newly creates an editing graph based on the acquired API. It has the function to do.
The graph editing unit 2024 has a function for the user to edit the edited graph acquired by the graph selecting unit 2025. In addition, the graph editing unit 2024 has a function of allowing the user to edit the editing graph by combining the editing graph acquired by the graph selecting unit 2025 and the API acquired by the graph editing unit 2024.

グラフ動画送信部2023は、送受信部2021を介して端末103Aのユーザから編集の確定が入力されたことに応じて、動画宛先入力部2022に入力された映像指定情報と、ユーザの入力に応じてグラフ選択部2025が取得した編集グラフまたはユーザの入力に応じてグラフ編集部2024で作成された編集グラフとを、実行部204に送信する機能を有する。   The graph moving image transmission unit 2023 responds to the video designation information input to the moving image destination input unit 2022 and the user input in response to input of confirmation of editing from the user of the terminal 103A via the transmission / reception unit 2021. The graph selection unit 2025 has a function of transmitting the editing graph acquired by the graph selection unit 2025 or the editing graph created by the graph editing unit 2024 in response to a user input to the execution unit 204.

実行部204は、映像生成部2041、登録部2042、映像送信部2043および映像受信部2044を有する。
映像受信部2044は、編集グラフ作成部202から受信した映像指定情報に基づいて、映像元から映像を取得する機能を有する。例えば、映像受信部2044は、映像元端末104から編集対象となる映像を取得する。
The execution unit 204 includes a video generation unit 2041, a registration unit 2042, a video transmission unit 2043, and a video reception unit 2044.
The video receiving unit 2044 has a function of acquiring video from the video source based on the video designation information received from the editing graph creating unit 202. For example, the video receiving unit 2044 acquires a video to be edited from the video source terminal 104.

映像生成部2041は、編集グラフ作成部202から受信した編集グラフに記述されているAPI識別番号に基づいて、APIをAPIライブラリ部201から取得する機能を有する。また、映像生成部2041は、受信した編集グラフと、取得したAPIと、映像受信部2044が取得した映像とに基づいて、映像を編集する機能を有する。   The video generation unit 2041 has a function of acquiring an API from the API library unit 201 based on the API identification number described in the edit graph received from the edit graph creation unit 202. The video generation unit 2041 has a function of editing video based on the received editing graph, the acquired API, and the video acquired by the video receiving unit 2044.

映像送信部2043は、映像生成部2041が編集した映像を、編集グラフ作成部202から受信した映像指定情報に基づいて映像先へ送信する機能を有する。例えば、映像送信部2043は、編集した画像を、映像先端末105へ送信する。   The video transmission unit 2043 has a function of transmitting the video edited by the video generation unit 2041 to the video destination based on the video designation information received from the editing graph creation unit 202. For example, the video transmission unit 2043 transmits the edited image to the video destination terminal 105.

登録部2042は、映像生成部2041が編集した映像を、動画識別番号を付けて動画蓄積部205に登録する機能を有する。
また、登録部2042は、編集グラフ作成部202から受信した編集グラフを、編集グラフ識別番号を付けて編集グラフ蓄積部203に登録する機能を有する。
なお、登録部2042は、同一の編集グラフが既に編集グラフ蓄積部203に登録されている場合には、編集グラフを登録せず、また、既に編集グラフ蓄積部203に登録されている編集グラフの編集グラフ識別番号を編集グラフ識別番号とする。
The registration unit 2042 has a function of registering the video edited by the video generation unit 2041 in the video storage unit 205 with a video identification number.
The registration unit 2042 has a function of registering the edit graph received from the edit graph creation unit 202 in the edit graph storage unit 203 with an edit graph identification number.
Note that the registration unit 2042 does not register the edit graph when the same edit graph is already registered in the edit graph storage unit 203, and does not register the edit graph already registered in the edit graph storage unit 203. The edit graph identification number is taken as the edit graph identification number.

また、登録部2042は、登録した動画識別番号と編集に用いた編集グラフ識別番号とを関連付けてランキングDB部213のグラフ動画対応テーブルT1に登録する機能を有する。また、登録部2042は、ランキングDB部213部の編集グラフ回数テーブルT3における編集に用いた編集グラフ識別番号の利用回数を更新し、API回数テーブルT4における編集に用いた編集グラフに記述されているAPI識別番号のそれぞれの利用回数を更新する機能を有する。   Further, the registration unit 2042 has a function of associating the registered moving image identification number with the edit graph identification number used for editing and registering it in the graph moving image correspondence table T1 of the ranking DB unit 213. Also, the registration unit 2042 updates the number of uses of the edit graph identification number used for editing in the edit graph number table T3 of the ranking DB unit 213, and is described in the edit graph used for editing in the API number table T4. It has a function of updating the number of times each API identification number is used.

また、登録部2042は、編集グラフ作成部202から受信した映像指定情報による映像元が、動画蓄積部205である場合には、映像指定情報による映像元の動画識別番号を動画蓄積部205から取得し、画像回数テーブルT2における取得した動画識別番号の利用回数を更新する。
以上のように、登録部2042は、編集に用いた編集グラフ、API、および動画の、それぞれの利用回数を更新する機能を有する。このように、利用回数が更新されることにより、編集グラフ、API、動画蓄積部205に登録されている動画を順位付けにより評価することが可能となる。
In addition, when the video source based on the video designation information received from the editing graph creation unit 202 is the video storage unit 205, the registration unit 2042 acquires the video identification number of the video source based on the video designation information from the video storage unit 205. Then, the number of uses of the acquired video identification number in the image count table T2 is updated.
As described above, the registration unit 2042 has a function of updating the number of uses of each of the edit graph, API, and moving image used for editing. In this way, by updating the number of times of use, it is possible to evaluate the moving images registered in the editing graph, API, and moving image storage unit 205 by ranking.

次に、図5を用いて、端末103Bのユーザが、閲覧する場合の映像編集システムの動作を説明する。ここでは、編集グラフで順位が高いものを表示する場合について説明する。まず、端末103Bのユーザが、閲覧する要求を、映像編集サーバ102に送信する(ステップS501)。   Next, the operation of the video editing system when the user of the terminal 103B browses will be described with reference to FIG. Here, a case where an edit graph having a higher rank is displayed will be described. First, the user of the terminal 103B transmits a request for browsing to the video editing server 102 (step S501).

端末103Bからの要求を受信した映像編集サーバ102の公開閲覧部206は、ランキングDB部213の画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3またはAPI回数テーブルT4からそれぞれの利用回数と閲覧回数を受信する。また、公開閲覧部206は、グラフ動画対応テーブルT1から対応関係の情報を取得する(ステップS502、ステップS503)。
次に、公開閲覧部206は、取得したそれぞれの利用回数または閲覧回数、および対応関係に基づいて、グラフ識別番号の順位付けを実行する(ステップS504)。
The public browsing unit 206 of the video editing server 102 that has received the request from the terminal 103B receives the usage count and the browsing count from the image count table T2, the edit graph count table T3, or the API count table T4 of the ranking DB section 213. . Also, the public browsing unit 206 acquires correspondence information from the graph moving image correspondence table T1 (steps S502 and S503).
Next, the public browsing unit 206 ranks the graph identification numbers based on the acquired usage counts or browsing counts and the correspondence relationship (step S504).

次に、公開閲覧部206は、順位付けで上位の編集グラフ識別番号を選択し、選択した編集グラフ識別番号に基づいて編集グラフ蓄積部203から編集グラフを取得する(ステップS505、S506)。
次に、公開閲覧部206は、取得した編集グラフに記述されるAPI識別番号に基づいてAPIライブラリ部201からAPIを取得する(ステップS507、SA508)。
Next, the public browsing unit 206 selects an upper editing graph identification number by ranking, and acquires an editing graph from the editing graph storage unit 203 based on the selected editing graph identification number (steps S505 and S506).
Next, the public browsing unit 206 acquires an API from the API library unit 201 based on the API identification number described in the acquired editing graph (steps S507 and SA508).

次に、公開閲覧部206は、編集グラフ識別番号と関連づけられている動画識別番号をグラフ動画対応テーブルT1から取得し、取得した動画識別番号と画像回数テーブルT2から取得した利用回数と閲覧回数に基づいて、取得した動画識別番号の順位付けを実行し、取得した動画識別番号の動画から、順位付けにより最も順位が高いものの動画識別番号を取得し、最も順位が高いものの動画識別番号に基づいて動画蓄積部205から動画を取得する(ステップS509、S510)   Next, the public browsing unit 206 acquires the moving image identification number associated with the edited graph identification number from the graph moving image correspondence table T1, and uses the acquired moving image identification number and the number of uses and the number of browsing acquired from the image count table T2. Based on the video identification number of the highest ranking, the video identification number of the highest ranking is obtained from the ranking of the obtained video identification number A moving image is acquired from the moving image storage unit 205 (steps S509 and S510).

次に、公開閲覧部206は、取得した編集グラフとAPIと動画とに基づいて、端末103Bに送信し、編集グラフと該編集グラフに対応する動画とを組みとして端末103Bに表示する(ステップS511)。
次に、公開閲覧部206は、端末103Bのユーザが閲覧をしたことを検出した場合には、閲覧された編集グラフ、APIまたは動画のランキングDB部213に記憶されている閲覧回数を更新する(ステップS512)。
Next, the public browsing unit 206 transmits to the terminal 103B based on the acquired edit graph, API, and video, and displays the edit graph and the video corresponding to the edit graph as a set on the terminal 103B (step S511). ).
Next, when the public browsing unit 206 detects that the user of the terminal 103B browses, the public browsing unit 206 updates the browsing count stored in the browsed editing graph, API, or video ranking DB unit 213 ( Step S512).

以上のようにして、編集グラフの順位付けで順位が高い編集グラフと、その編集グラフを用いて編集された動画の中で順位が高いものを組みとして表示することが可能となる。
図6に、公開閲覧部206により公開閲覧され、端末103Bの表示手段に表示される、一例としての表示例を示す。図6の6Bに示すように、編集グラフと編集グラフに対応する動画とが組として表示される。
また、図6の6Aに示すように、APIについても同様に順位付けがされ、APIの順位が高いものと、そのAPIを用いた最も順位が高い動画とを組として表示することも可能である。
As described above, it is possible to display a combination of an edit graph having a high rank in the ranking of the edit graph and a moving image having a high rank among the videos edited using the edit graph.
FIG. 6 shows a display example as an example that is publicly browsed by the public browsing unit 206 and displayed on the display unit of the terminal 103B. As shown in 6B of FIG. 6, the edit graph and the moving image corresponding to the edit graph are displayed as a set.
Also, as shown in 6A of FIG. 6, APIs are similarly ranked, and it is also possible to display a set of a high API ranking and a video with the highest ranking using the API. .

公開閲覧部206は、図6に示すように、1画面の中に基本API表示部位P401と推奨テンプレート表示部P402を並べて表示する。基本APIを今まで利用された回数が多いもの順に列挙し、処理API名と処理結果動画例及び必要パラメータの種類をひとまとまりとして表示する。
公開閲覧部206が表示する処理結果としての動画の例は、以前に該当APIのみを用いた出力された動画が動画蓄積部205に存在した場合に、最も閲覧回数が多い動画を表示する。また公開閲覧部206は、推奨テンプレートに関してはシナリオテンプレート名とそれにより映像編集の処理がされた動画(処理結果動画)及び編集グラフを、ひとまとまりの組として表示する。
公開閲覧部206は、推奨テンプレート表示部を表示する場合は、処理結果動画の閲覧回数と対応するシナリオテンプレートの利用回数の和が多い順に提示する。また、公開閲覧部206は、該表示部はユーザによって特定のAPIが指定された場合には、それらを含むシナリオテンプレートの中で順位付けをして表示する。
As shown in FIG. 6, the public browsing unit 206 displays the basic API display part P401 and the recommended template display unit P402 side by side in one screen. The basic APIs are listed in descending order of the number of times they have been used, and processing API names, processing result moving image examples, and types of necessary parameters are displayed as a group.
The example of the moving image as the processing result displayed by the public browsing unit 206 displays the moving image having the largest number of browsing times when the moving image storage unit 205 previously outputs a moving image using only the corresponding API. Further, the public browsing unit 206 displays the scenario template name, the moving image (processing result moving image) processed by the video editing process and the editing graph as a set as to the recommended template.
When displaying the recommended template display unit, the public browsing unit 206 presents the processing result moving image browsing count and the corresponding scenario template usage count in descending order. In addition, when a specific API is designated by the user, the public browsing unit 206 ranks and displays the scenario templates including them.

次に、図7を用いて、端末103Aのユーザが、動画を編集する場合の映像編集システムの動作を説明する。ここでは、端末103Aのユーザが、映像元として映像元端末104を指定し、映像先として映像先端末105を指定し、また、編集グラフ識別番号により編集グラフを選択した場合について説明する。
まず、端末103Aのユーザが、編集する要求を、映像編集サーバ102に送信する(ステップS701)。
Next, the operation of the video editing system when the user of the terminal 103A edits a moving image will be described with reference to FIG. Here, a case will be described in which the user of the terminal 103A specifies the video source terminal 104 as the video source, specifies the video destination terminal 105 as the video destination, and selects an edit graph by the edit graph identification number.
First, the user of the terminal 103A transmits a request for editing to the video editing server 102 (step S701).

端末103Aからの要求を受信した映像編集サーバ102の編集グラフ作成部202は、端末103Aのユーザから、編集グラフ識別番号と映像指定情報の入力とを受信する(ステップS702)。   The edit graph creation unit 202 of the video editing server 102 that has received the request from the terminal 103A receives an edit graph identification number and input of video designation information from the user of the terminal 103A (step S702).

次に、編集グラフ作成部202は、受信した編集グラフ識別番号に基づいて編集グラフを編集グラフ蓄積部203から取得する(ステップS703、S704)。
次に、編集グラフ作成部202は、取得した編集グラフと受信した映像指定情報とを実行部204に送信する(ステップS705)
Next, the edit graph creation unit 202 acquires an edit graph from the edit graph storage unit 203 based on the received edit graph identification number (steps S703 and S704).
Next, the edit graph creation unit 202 transmits the acquired edit graph and the received video designation information to the execution unit 204 (step S705).

編集グラフと映像指定情報とを編集グラフ作成部202から受信した実行部204は、受信した映像指定情報に基づいて、映像元端末104から映像を取得する(ステップS706、S707)。
次に、実行部204は、受信した編集グラフに記述されているAPI識別番号に基づいて、APIをAPIライブラリ部201から取得する(ステップS708、S709)。
次に、実行部204は、取得した映像と、取得したAPIと、受信した編集グラフとに基づいて、映像を編集する(ステップS710)。
The execution unit 204 that has received the editing graph and the video designation information from the editing graph creation unit 202 acquires a video from the video source terminal 104 based on the received video designation information (steps S706 and S707).
Next, the execution unit 204 acquires an API from the API library unit 201 based on the API identification number described in the received edit graph (steps S708 and S709).
Next, the execution unit 204 edits the video based on the acquired video, the acquired API, and the received editing graph (step S710).

次に、実行部204は、編集した映像を、受信した映像指定情報に基づいて、映像先端末105へ送信する(ステップS711)。
また、実行部204は、編集した映像を、動画蓄積部205に、動画識別番号を付けて登録する(ステップS712)。
また、実行部204は、編集グラフ作成部202から受信して編集に用いた編集グラフを、編集グラフ蓄積部203に編集グラフ識別番号を付けて登録する(ステップS713)。
Next, the execution unit 204 transmits the edited video to the video destination terminal 105 based on the received video designation information (step S711).
Further, the execution unit 204 registers the edited video with a moving image identification number in the moving image storage unit 205 (step S712).
Further, the execution unit 204 registers the edit graph received from the edit graph creation unit 202 and used for editing, with the edit graph identification number assigned to the edit graph storage unit 203 (step S713).

また、実行部204は、動画識別番号と編集グラフ識別番号とを関連付けてランキングDB部213のグラフ動画対応テーブルT1に登録する。また、実行部204は、ランキングDB213の画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3およびAPI回数テーブルT4に記憶されている、編集に用いた動画識別番号、編集グラフ識別番号およびAPIの利用回数をそれぞれ更新する(ステップS714)   Further, the execution unit 204 associates the moving image identification number with the edit graph identification number and registers them in the graph moving image correspondence table T1 of the ranking DB unit 213. The execution unit 204 also stores the moving image identification number, editing graph identification number, and API usage count used for editing stored in the image count table T2, the edit graph count table T3, and the API count table T4 of the ranking DB 213, respectively. Update (step S714)

次に、図7のステップS702において、編集グラフ作成部202においてなされる処理について、図8から図12を用いて詳細に説明する。
まず、図8を用いて、編集グラフ作成部202の送受信部2021に、ユーザが端末103Aにより接続することにより、ユーザが編集作業をする方法について説明する。
まず編集グラフ作成部202の送受信部2021は、ユーザが端末103Aにより、接続されることにより、編集する機能を実行し(ステップB300)、ユーザにより編集の機能が選択されるのを待つ(ステップB301)。
Next, processing performed in the edit graph creating unit 202 in step S702 in FIG. 7 will be described in detail with reference to FIGS.
First, with reference to FIG. 8, a description will be given of a method in which a user performs editing work by connecting the user to the transmission / reception unit 2021 of the editing graph creation unit 202 through the terminal 103A.
First, the transmission / reception unit 2021 of the editing graph creation unit 202 executes a function of editing when the user is connected via the terminal 103A (step B300), and waits for the user to select an editing function (step B301). ).

編集の機能には、APIライブラリ部201からAPI選択を行うAPI選択機能(ステップB303)、順位付けに基づいて編集グラフを選択する選定機能(ステップB310)、必要なAPIを含む編集グラフを検索する編集グラフ検索機能(ステップB304)、必要なAPIを含む編集グラフを推定する編集グラフ生成機能(ステップB305)、また取得したAPI及び編集グラフを結合及び各パラメータの値を変更する部品組立機能(ステップB302)、映像出力先を指定する映像出力先機能(ステップB306)と、映像入力元を指定する映像入力元指定機能(ステップB307)と、がある。
ユーザは、機能選択を繰り返し行い、確定を示す情報を入力する(ステップB308)。
The editing function includes an API selection function (step B303) for selecting an API from the API library unit 201, a selection function (step B310) for selecting an edit graph based on ranking, and an edit graph including a required API is searched. Edit graph search function (step B304), edit graph generation function for estimating an edit graph including a required API (step B305), and component assembly function for combining the acquired API and edit graph and changing the value of each parameter (step B302), a video output destination function (step B306) for designating a video output destination, and a video input source designation function (step B307) for designating a video input source.
The user repeatedly performs function selection and inputs information indicating confirmation (step B308).

送受信部2021は、ユーザの機能選択に応じて、各機能を実行する。また、確定の情報の入力を受信したことにより、編集グラフや映像指定情報が入力されているか否かを検出し(ステップB308)、入力されていない場合には、端末103Aにワーニングを表示するなどして、選択機能(ステップB301)を繰り返す。
送受信部2021は、ステップB308の検出結果で、入力されている場合には、編集の処理を実行し、グラフ動画送信部2023を介して、編集グラフおよび映像指定情報を、実行部204に送信する(ステップB309)。
以降は、図7のステプS705以降に説明した処理がなされる。
The transmission / reception unit 2021 executes each function according to the user's function selection. Further, it is detected whether or not an edit graph or video designation information has been input by receiving the confirmation information input (step B308). If not, a warning is displayed on the terminal 103A. Then, the selection function (step B301) is repeated.
The transmission / reception unit 2021 executes an editing process when the detection result of step B308 is input, and transmits the editing graph and video designation information to the execution unit 204 via the graph moving image transmission unit 2023. (Step B309).
Thereafter, the processing described after step S705 in FIG. 7 is performed.

なお、映像出力先機能(ステップB306)および映像入力元指定機能(ステップB307)の機能は、先に説明した動画宛先入力部2022の機能であり、API選択機能(ステップB303)および部分組立機能(ステップB302)はグラフ編集部2024の機能である。
選定機能(ステップB310)、編集グラフ検索機能(ステップB304)および編集グラフ生成機能(ステップB305)の機能は、グラフ選択部2025の機能である。
Note that the functions of the video output destination function (step B306) and the video input source designation function (step B307) are the functions of the moving picture destination input unit 2022 described above, and the API selection function (step B303) and the partial assembly function ( Step B302) is a function of the graph editing unit 2024.
The functions of the selection function (step B310), the edit graph search function (step B304), and the edit graph generation function (step B305) are functions of the graph selection unit 2025.

次に、グラフ選択部2025の機能について、詳細に説明する。グラフ選択部2025は、グラフ選定部214と、グラフ検索部208と、グラフ推定部209とを有しており、グラフ選定部214と、グラフ検索部208、グラフ推定部209のいずれかにより、編集グラフ蓄積部203から編集グラフを取得する機能を有する。
なお、グラフ選定部214、グラフ検索部208、グラフ推定部209のそれぞれの機能は、先の、選定機能(ステップB310)、編集グラフ検索機能(ステップB304)および編集グラフ生成機能(ステップB305)である。
Next, the function of the graph selection unit 2025 will be described in detail. The graph selection unit 2025 includes a graph selection unit 214, a graph search unit 208, and a graph estimation unit 209. Edited by any of the graph selection unit 214, the graph search unit 208, and the graph estimation unit 209 It has a function of acquiring an edit graph from the graph storage unit 203.
The functions of the graph selection unit 214, the graph search unit 208, and the graph estimation unit 209 are the selection function (step B310), the edit graph search function (step B304), and the edit graph generation function (step B305). is there.

グラフ選定部214は、ランキング取得部2141と情報取得表示部2142とを有しており、公開閲覧部206と同様に、動画またはAPIまたは編集グラフを、順位付けて、ユーザ端末103Aに表示する機能を有する。
ランキング取得部2141は公開閲覧部206のランキング取得部2062と同一の機能を有し、情報取得表示部2142は公開閲覧部206の情報取得表示部2063と同一の機能を有している。同一の機能の説明は省略する。
The graph selection unit 214 includes a ranking acquisition unit 2141 and an information acquisition display unit 2142. Similar to the public browsing unit 206, the graph selection unit 214 ranks and displays moving images, APIs, or editing graphs on the user terminal 103A. Have
The ranking acquisition unit 2141 has the same function as the ranking acquisition unit 2062 of the public browsing unit 206, and the information acquisition display unit 2142 has the same function as the information acquisition display unit 2063 of the public browsing unit 206. The description of the same function is omitted.

ただし、情報取得表示部2142は、情報取得表示部2063と異なり、表示した編集グラフの中から、ユーザ端末103Aから編集グラフの選択を受信し、選択された編集グラフの編集グラフ識別番号を取得し、選択された編集グラフの編集グラフ識別番号に基づいて編集グラフ蓄積部203から編集グラフを取得する機能を有する。   However, unlike the information acquisition display unit 2063, the information acquisition display unit 2142 receives the selection of the edit graph from the user terminal 103A from the displayed edit graph, and acquires the edit graph identification number of the selected edit graph. And a function of acquiring an edit graph from the edit graph storage unit 203 based on the edit graph identification number of the selected edit graph.

選定部214は、図6と同様な、順位付けされた編集グラフおよび順位付けされたAPIを端末103Aの画面に表示し、ユーザは表示された編集グラフから選択する。このように、ユーザは、表示された編集グラフとその動画、または、APIとその動画を見ることにより、編集グラフまたはAPIを容易に選択することが出来る。   The selection unit 214 displays the ranked edit graph and the ranked API similar to those in FIG. 6 on the screen of the terminal 103A, and the user selects from the displayed edit graph. In this way, the user can easily select an edit graph or API by viewing the displayed edit graph and its moving image, or API and its moving image.

次に、グラフ検索部208は、端末103AからAPI識別番号を受信し、受信したAPI識別番号を含む編集グラフを編集グラフ蓄積部203から検索して取得する機能を有する。
ここで、端末103Aが送信しグラフ検索部208が受信するAPI識別番号は、複数のAPI識別番号でもよく、この場合、グラフ検索部208は、受信した複数のAPI識別番号を含む編集グラフを、編集グラフ蓄積部203から検索して取得する。
Next, the graph search unit 208 has a function of receiving an API identification number from the terminal 103 </ b> A and searching for and obtaining an edit graph including the received API identification number from the edit graph storage unit 203.
Here, the API identification number transmitted from the terminal 103A and received by the graph search unit 208 may be a plurality of API identification numbers. Retrieved from the edited graph storage unit 203.

また、グラフ検索部208は、検索した編集グラフの閲覧回数または利用回数をランキングDB部213の編集グラフ回数テーブルT3から取得し、取得した閲覧回数または利用回数に基づいて検索した編集グラフの順位付けを実行し、順位付けに基づいて検索した編集グラフを端末103Aに表示する機能を有する。
また、グラフ検索部208は、端末103Aからグラフ識別番号を受信し、編集グラフを受信した編集グラフ識別番号に基づいて編集グラフ蓄積部203から検索して取得する機能を有する。
In addition, the graph search unit 208 acquires the number of times of browsing or use of the edited editing graph from the editing graph number table T3 of the ranking DB unit 213, and ranks the edited graph searched based on the acquired number of times of browsing or use. And the edited graph retrieved based on the ranking is displayed on the terminal 103A.
In addition, the graph search unit 208 has a function of receiving a graph identification number from the terminal 103A, and searching and acquiring the edit graph from the edit graph storage unit 203 based on the received edit graph identification number.

次に、グラフ推定部209は、編集グラフ蓄積部203に記憶されている編集グラフに基づいてAPI同士の接続の遷移確率グラフ(=接続確率ネットワーク(NW))を算出し、端末103AからAPI識別番号を受信し、受信したAPI識別番号を含む最大確率経路を算出した遷移確率グラフから探索することにより、受信したAPI識別番号を含む編集グラフを生成する機能を有する。
ここで、グラフ推定部209は、編集グラフを生成するときに、生成した編集グラフ毎に、その編集グラフの全体としての確率を付けて生成する機能を有する。そのため、グラフ推定部209は、確率が高い順に生成した編集グラフを順位付けすることが可能である。グラフ推定部209は、この順位付けに基づいて、順位が高い順に生成した編集グラフを端末103Aに表示する機能を有する。
また、グラフ推定部209は、生成した編集グラフを端末103Aに表示し、表示した編集グラフの中から端末103Aのユーザが編集グラフを選択することにより、生成した編集グラフの中から編集グラフを選択する機能を有する。
Next, the graph estimation unit 209 calculates a connection transition probability graph (= connection probability network (NW)) between APIs based on the editing graph stored in the editing graph storage unit 203, and identifies the API from the terminal 103A. It has a function of generating an edit graph including the received API identification number by receiving the number and searching from the transition probability graph in which the maximum probability path including the received API identification number is calculated.
Here, the graph estimation unit 209 has a function of generating an edit graph with a probability of the edit graph as a whole for each generated edit graph. Therefore, the graph estimation unit 209 can rank the edited graphs generated in descending order of probability. The graph estimation unit 209 has a function of displaying, on the terminal 103A, edit graphs generated in descending order based on the ranking.
In addition, the graph estimation unit 209 displays the generated edit graph on the terminal 103A, and selects the edit graph from the generated edit graph by the user of the terminal 103A selecting the edit graph from the displayed edit graph. Has the function of

遷移確率グラフは、グラフ推定部209が有する記憶部に記憶されており、編集グラフ蓄積部203に編集グラフが登録される度に、または、予め決められた一定時間毎に、グラフ推定部209が遷移確率グラフを算出して記憶する。   The transition probability graph is stored in a storage unit included in the graph estimation unit 209. The graph estimation unit 209 performs the editing every time an edited graph is registered in the editing graph storage unit 203 or at predetermined time intervals. A transition probability graph is calculated and stored.

図9を用いて、編集グラフ推定部209における、グラフの状態更新を説明する。ここでは、APIライブラリ部201に格納されているAPIの数が、A〜Fの6個の場合について説明する。また、APIライブラリ部201に格納されたAPIの1つを、1つのノードに対応させて説明する。
まず、図9(a)のD601に示すように、遷移確率グラフの初期状態は、全てのノードにおいて、他のノードへの遷移確率は0である。
The graph state update in the edit graph estimation unit 209 will be described with reference to FIG. Here, a case where the number of APIs stored in the API library unit 201 is 6 from A to F will be described. Also, one API stored in the API library unit 201 will be described in association with one node.
First, as indicated by D601 in FIG. 9A, in the initial state of the transition probability graph, the transition probability to other nodes is 0 in all nodes.

次に、グラフ推定部209は、編集グラフ蓄積部203に蓄積された全ての編集グラフにおいて、2つのノードxとyとが存在し、xからyへの連結の個数N(x,y)を計算し、同時にxから他への全ての連結の個数M(x)を計算する。このときxからyへの遷移確率Pを次の式1により計算する。
P=N(x,y)/(M(x)+1) ・・・(式1)
この遷移確率Pは、各APIにおける入力毎に計算される。つまり上記の例でyに入力1と入力2の2つが存在する場合は、入力別に連結の個数を数えて確率を算出するということである。
Next, the graph estimation unit 209 has two nodes x and y in all the editing graphs stored in the editing graph storage unit 203, and calculates the number N (x, y) of connections from x to y. And simultaneously calculate the number M (x) of all connections from x to others. At this time, the transition probability P from x to y is calculated by the following equation 1.
P = N (x, y) / (M (x) +1) (Formula 1)
This transition probability P is calculated for each input in each API. That is, in the above example, when there are two inputs 1 and 2 in y, the probability is calculated by counting the number of connections for each input.

この処理により、図9(d)のD604と、図9(e)のD605と、に示されるような編集グラフが順に編集グラフ蓄積部203に登録される度に、逐次的に遷移確率グラフが図9(b)のD602と図9(c)のD603と順に更新される。
以上のようにして、編集グラフが編集グラフ蓄積部203に登録される度に、最新の遷移確率グラフが編集グラフ推定部209の記憶部に記憶される。
With this processing, every time an edit graph as shown in D604 in FIG. 9D and D605 in FIG. 9E is sequentially registered in the edit graph storage unit 203, a transition probability graph is sequentially generated. It is updated in order of D602 in FIG. 9B and D603 in FIG.
As described above, every time an edited graph is registered in the edited graph storage unit 203, the latest transition probability graph is stored in the storage unit of the edited graph estimation unit 209.

次に、図10を用いて、グラフ推定部209が、図10(a)のD701に示すように記憶された遷移確率グラフに対して、ユーザが入力した条件ノードを通過する最大確率経路による探索することにより、編集グラフを取得する方法について説明する。なお、図10(a)の遷移確率グラフD701は、図9(c)の遷移確率グラフD603と同じである。   Next, with reference to FIG. 10, the graph estimation unit 209 searches the transition probability graph stored as indicated by D701 in FIG. 10A by the maximum probability path that passes through the condition node input by the user. By doing so, a method of acquiring the edit graph will be described. Note that the transition probability graph D701 in FIG. 10A is the same as the transition probability graph D603 in FIG.

ここでは、図10(b)に示すように、ユーザはD703、D704のように、始点ノード、終点ノード、および、始点ノードでも終点ノードでもないノードの情報を、編集グラフを推定する条件として設定したとする。ここでは、始点ノードがノードAであり、終点ノードがノードFであり、始点でも終点でもないノードがノードBである。
グラフ推定部209は、始点ノードAから他の条件ノードを含む経路候補を探索し、図10(c)および(d)に示すように編集グラフD705とD706とを検索し、編集グラフD705とD706とのように複数の候補がある場合には、それらを合成する。
これによりユーザが必要なAPIを与えた際に、算出された遷移確率グラフにより、遷移確率が最も高い、図10(e)に示すような編集グラフD707が推定される。
Here, as shown in FIG. 10B, the user sets the start node, end node, and node information that is neither the start point node nor the end point node as the conditions for estimating the edit graph, such as D703 and D704. Suppose that Here, the start point node is node A, the end point node is node F, and the node that is neither the start point nor the end point is node B.
The graph estimation unit 209 searches the starting point node A for route candidates including other condition nodes, searches the editing graphs D705 and D706 as shown in FIGS. 10C and 10D, and edits the editing graphs D705 and D706. If there are a plurality of candidates such as
As a result, when the user gives a necessary API, an edit graph D707 as shown in FIG. 10E having the highest transition probability is estimated from the calculated transition probability graph.

なお、ここでは、始点と終点を指定した3つのAPIを含む編集グラフを推定する場合について説明したため、グラフ推定部209は、1つの推定された編集グラフを生成したが、複数の編集グラフが生成された場合には、グラフ推定部209は、条件を満たす確率が高い順に編集グラフをユーザ端末103Aに表示する。
次に、端末103Aのユーザが、表示された編集グラフから選択し、選択した情報をグラフ推定部209が受信することにより、グラフ推定部209は受信した編集グラフを選択する。
Note that, here, a case has been described in which an edit graph including three APIs in which a start point and an end point are specified is estimated. Therefore, the graph estimation unit 209 generates one estimated edit graph, but a plurality of edit graphs are generated. In such a case, the graph estimation unit 209 displays the edited graph on the user terminal 103A in descending order of the probability that the condition is satisfied.
Next, the user of the terminal 103A selects from the displayed edit graph, and the graph estimation unit 209 receives the selected information, whereby the graph estimation unit 209 selects the received edit graph.

次に、図11(a)を用いて、グラフ推定部209で実行される、遷移確率グラフから編集グラフを取得する方法について説明する。なお、条件となるAPIの集合がΓcであり、また、全APIの集合がΓである。ここでは、API識別番号をノードとして説明する。つまり、検索条件のノード数(集合Γcの要素数)がnであり、全ノード数(集合Γの要素数)がmである。   Next, a method for acquiring an edit graph from a transition probability graph executed by the graph estimation unit 209 will be described with reference to FIG. A set of APIs as a condition is Γc, and a set of all APIs is Γ. Here, the API identification number will be described as a node. That is, the number of nodes in the search condition (number of elements in the set Γc) is n, and the total number of nodes (number of elements in the set Γ) is m.

まず、端末103Aから編集グラフの検索条件として、API識別番号X1、X2、・・・、Xnのn個のAPI識別番号が入力される(ステップS1101)。つまり、検索条件として入力されたAPIの数がnである。
次に、探索長lを予め決められた値Lで初期化する(ステップS1102)。次にカウンタ値iを1に初期化する(ステップS1103)。次に、カウンタ値iが検索条件として入力されたAPIの数n以下か否かを検出する(ステップS1104)。
First, n API identification numbers of API identification numbers X1, X2,..., Xn are input from the terminal 103A as search conditions for the edit graph (step S1101). That is, the number of APIs input as search conditions is n.
Next, the search length l is initialized with a predetermined value L (step S1102). Next, the counter value i is initialized to 1 (step S1103). Next, it is detected whether the counter value i is equal to or less than the number n of APIs input as a search condition (step S1104).

ステップS1104の検出結果が、カウンタ値iがn以下の場合には、APIのXiを確率遷移グラフの始点ノードSとして選択する(ステップS1105)。
次に、関数F(S,l)に始点Sと探索長lとを設定して、最終的な結果の編集グラフの一部となる部分的な編集グラフと、遷移確率グラフから計算されるその部分的な編集グラフの確率とを対として複数有するグラフの確率付リストQi(ここで、iは1、2、3・・・nとなる自然数である)を取得し保持する(ステップS1106)。
以降ではこのような部分的なグラフとその確率が対になったリストQiを部分グラフリストと呼ぶ。部分グラフリストとは、例えば、図10(c)のD705に示したグラフAとその確率0.3または図10(d)のD705に示したグラフBとその確率0.125である。また、部分グラフリストは、検索条件として入力されたAPI識別番号の、一部のAPI識別番号を含む。なお、関数F(S,l)については、図11(b)を用いて後に詳述する。
図11(a)の説明に戻り、ステップ1106の次に、カウンタ値iを1つ増加し、ステップS1104からの処理を繰り返す(ステップS1107)。
When the detection result of step S1104 is that the counter value i is n or less, the API Xi is selected as the start node S of the probability transition graph (step S1105).
Next, the start point S and the search length l are set in the function F (S, l), and the partial edit graph that becomes a part of the final edit graph and the transition probability graph A probability-provided list Qi (where i is a natural number of 1, 2, 3,... N) having a plurality of pairs of partial edit graph probabilities is acquired and held (step S1106).
Hereinafter, the list Qi in which such a partial graph and its probability are paired is referred to as a partial graph list. The partial graph list is, for example, the graph A shown in D705 of FIG. 10C and its probability 0.3 or the graph B shown in D705 of FIG. 10D and its probability 0.125. The partial graph list includes a part of API identification numbers of the API identification numbers input as search conditions. The function F (S, l) will be described later in detail with reference to FIG.
Returning to the description of FIG. 11A, after step 1106, the counter value i is incremented by 1, and the processing from step S1104 is repeated (step S1107).

ステップS1104の検出結果が、カウンタ値iがnより大きい場合には、取得された部分グラフリストQ1,Q2,…,Qnを用いて、集合Γcの要素を全て含むようなグラフの全組合せに関して組合せ確率(例えば、同時確率)を計算する(ステップS1108)。次に、組合せ確率が高い編集グラフから降順に表示する(ステップS1109)。   If the counter value i is greater than n, the detection result of step S1104 is a combination of all combinations of graphs that include all the elements of the set Γc, using the acquired partial graph lists Q1, Q2,. A probability (for example, joint probability) is calculated (step S1108). Next, the editing graphs having a high combination probability are displayed in descending order (step S1109).

次に、図11(b)を用いて、図10のステップS1106の関数F(S,l)での処理について、詳細に説明する。
まず、探索長lが0より大きいか否かを検出する(ステップS1201)。
ステップS1201の検出結果が、探索長lが0より大きい場合には、カウンタ値jを1に初期化する(ステップS1202)。次に、カウンタ値jが全ノード数m以下であるか否かを検出する(ステップS1203)。
Next, with reference to FIG. 11B, the processing with the function F (S, l) in step S1106 in FIG. 10 will be described in detail.
First, it is detected whether or not the search length l is greater than 0 (step S1201).
When the detection result in step S1201 is greater than 0, the counter value j is initialized to 1 (step S1202). Next, it is detected whether or not the counter value j is less than or equal to the total number of nodes m (step S1203).

ステップS1201の検出結果が、探索長lが0未満の場合、または、ステップS1204の検出結果が、カウンタ値jが全ノード数mより大きい場合には、部分グラフリストG1,G2,…,Gmを1つの部分グラフリストとしてまとめ、まとめた部分グラフリストを結果として出力する(ステップS1204)。ステップS1204の出力が、図11(a)のステップS1106における、確率付部分グラフリストQiとなる。   If the detection result of step S1201 is less than 0, or if the detection result of step S1204 is that the counter value j is greater than the total number of nodes m, the partial graph lists G1, G2,. The partial graph list is collected as one partial graph list, and the combined partial graph list is output as a result (step S1204). The output of step S1204 becomes the subgraph list Qi with probability in step S1106 of FIG.

ステップS1203の検出結果が、カウンタ値jが全ノード数m以下の場合には、APIとしてノードAjを集合Γに含まれるものから選択する(ステップS1205)。例えば、集合ΓからランダムにノードAjを選択する。
次に、始点ノードSからノードAjへ遷移する遷移確率pを、前記の遷移確率グラフのノードSからノードAjへの遷移確率を用いて取得する(ステップS1206)。次に、ノードAjが集合Γcに含まれるか否か(Aj∈Γcを満たすか否か)を検出する(ステップS1207)。
If the detection value in step S1203 is that the counter value j is less than or equal to the total number of nodes m, the node Aj is selected as an API from those included in the set Γ (step S1205). For example, the node Aj is selected at random from the set Γ.
Next, the transition probability p of transition from the start node S to the node Aj is acquired using the transition probability from the node S to the node Aj of the transition probability graph (step S1206). Next, it is detected whether or not the node Aj is included in the set Γc (whether or not AjεΓc is satisfied) (step S1207).

ステップS1207の検出結果が、Ajが集合Γcに含まれる場合には、開始ノードSをノードAjに設定する。(ステップS1208)。次に、再帰的に関数F(S,l−1)の結果として部分グラフリストG’を取得する(ステップS1209)。ここでは、関数F(S,l−1)が再起的に計算され、関数F(S,l−1)が計算される毎に、探索長lが1ずつ短く設定される。なお、探索長lは1ずつ短くすることに限られるものではなく、予め定められた値で短くされるようにしてもよい。
次に、部分グラフリストG’内の全ての部分グラフリストの先頭ノードに開始ノードであるノードSを追加し、全確率に遷移確率pをかけた部分グラフリストGj(ここで、jは1,2,3、・・mとなる自然数である)を取得する(ステップS1210)。
次に、カウンタ値jを1つ増加し、ステップ1204からの処理を繰り返す(ステップS1211)。
ステップS1207の検出結果が、ノードAjが集合Γcに含まれない場合には、ステップS1211の処理を実行する。
If Aj is included in the set Γc as a result of the detection in step S1207, the start node S is set to the node Aj. (Step S1208). Next, the subgraph list G ′ is recursively acquired as a result of the function F (S, l−1) (step S1209). Here, the function F (S, l-1) is recursively calculated, and the search length l is set shorter by one each time the function F (S, l-1) is calculated. Note that the search length l is not limited to shortening by one, but may be shortened by a predetermined value.
Next, the node S as the start node is added to the first node of all the subgraph lists in the subgraph list G ′, and the subgraph list Gj obtained by multiplying the total probability by the transition probability p (where j is 1, Is a natural number of 2, 3,... M (step S1210).
Next, the counter value j is incremented by 1, and the processing from step 1204 is repeated (step S1211).
If the detection result in step S1207 indicates that the node Aj is not included in the set Γc, the process in step S1211 is executed.

以上のようにして、関数F(S,l)は、ステップS1203の結果から、G1,G2,…,Gmを1つの部分グラフリストとしてまとめ、まとめた部分グラフリストを返す。   As described above, the function F (S, l) collects G1, G2,..., Gm as one partial graph list from the result of step S1203, and returns the combined partial graph list.

図11を用いて説明したように、グラフ推定部209は、ステップS1109の結果から、条件となるAPIの組から、条件となるAPIを含み、その確率が高い編集グラフを生成する。   As described with reference to FIG. 11, the graph estimation unit 209 generates an edit graph that includes a conditional API and has a high probability from the set of conditional APIs based on the result of step S1109.

次に、図12を用いて、グラフ編集部2024が編集グラフを編集する、具体的な作業例を説明する。
グラフ編集部2024は、グラフ選択部2025が編集グラフ蓄積部203から選択した編集グラフまたは前記APIライブラリ部201に登録されているAPIに基づいて編集グラフを編集または作成する。
ここでは、ユーザは特定のAPIを指定し、グラフ推定部209により編集グラフを取得した場合について説明する。
まず、ユーザはAPIを入力し(ステップP310)、入力されたAPIを受信したグラフ推定部209は、編集グラフを生成、生成した編集グラフをユーザの端末に表示する(ステップP315)。
Next, a specific work example in which the graph editing unit 2024 edits the edited graph will be described with reference to FIG.
The graph editing unit 2024 edits or creates an editing graph based on the editing graph selected by the graph selection unit 2025 from the editing graph storage unit 203 or the API registered in the API library unit 201.
Here, a case where the user designates a specific API and the edited graph is acquired by the graph estimation unit 209 will be described.
First, the user inputs an API (step P310), and the graph estimation unit 209 that has received the input API generates an edited graph and displays the generated edited graph on the user's terminal (step P315).

ユーザは、端末に表示された編集グラフを、グラフ編集部2024の機能により、各APIのパラメータの値の変更や、APIの追加や削除することにより編集グラフの追加及び修正をする(ステップP320)。
ユーザは、グラフ編集部2024の機能により、編集グラフの各APIのパラメータの値の変更や、APIの追加や削除することにより編集グラフの追加及び修正をした後、入出力の決定を示す情報を、グラフ編集部2024に送信する(ステップP325)。
The user adds or corrects an edit graph displayed on the terminal by changing the value of each API parameter or adding or deleting an API using the function of the graph editing unit 2024 (step P320). .
The function of the graph editing unit 2024 allows the user to change the value of each API parameter of the editing graph, add or delete an editing graph by adding or deleting an API, and then display information indicating input / output determination. And sent to the graph editing unit 2024 (step P325).

グラフ編集部2024は、入出力の決定を示す情報をユーザの端末から受信すると、編集された編集グラフを、編集に用いる編集グラフとする。
なお、グラフ編集部2024は、グラフ選択部2025が取得した編集グラフを用いず、APIライブラリ部201から取得するAPIをユーザが用いて、編集グラフを構築することも可能である。
When the graph editing unit 2024 receives information indicating input / output determination from the user's terminal, the graph editing unit 2024 sets the edited editing graph as an editing graph used for editing.
Note that the graph editing unit 2024 can construct an editing graph by using the API acquired from the API library unit 201 without using the editing graph acquired by the graph selection unit 2025.

次に図13を用いて、グラフ選択部2025による、端末103Aに表示される、編集画面の一例を説明する。
公開閲覧機能は編集モードE410上で、小さなウィンドウによる公開閲覧パレットE411として表示される。このパレットは上部のバーをドラッグアンドドロップすることで自由に動かすことができる。このパレット内でAPIの選択及びグラフの検索、推定を行いその結果を編集モードのウィンドウ内にドラッグアンドドロップすることで、APIやグラフが追加される。後は編集モードのウィンドウ内で各入力と出力を線で繋いだり、パラメータを入力することにより編集グラフE413を完成させる。
Next, an example of an editing screen displayed on the terminal 103A by the graph selection unit 2025 will be described with reference to FIG.
The public browsing function is displayed as a public browsing palette E411 with a small window on the editing mode E410. This palette can be moved freely by dragging and dropping the top bar. APIs and graphs are added by selecting APIs, searching and estimating graphs within this palette, and dragging and dropping the results into the edit mode window. After that, each input and output are connected with lines in the edit mode window, and the edit graph E413 is completed by inputting parameters.

次に、本実施形態による映像編集サーバを用いた例を説明する。
図14は、映像編集サーバ803に動画をアップロードする様子を示したものである。編集者801は、図14(c)に示すような、フィルタグラフ例810のように編集グラフを映像編集サーバ上で作成し、出力先を該映像編集サーバ803に設定する。
次に、映像元を端末802に設定し、端末802から映像をストリームとして送信すれば、映像編集サーバ803に、図14(b)に示すような、完成出力動画例805が蓄積される。
同時に該動画は編集者以外の閲覧者804にも閲覧可能になるため映像投稿サイトと同様の機能を実現できる。該映像投稿サイトは閲覧だけでなく、初心者でも熟練者の技術を共有できるため、既存の映像のみの投稿サイトよりも初心者の投稿が増加しコミュニティの輪を広げることが可能となる。
Next, an example using the video editing server according to the present embodiment will be described.
FIG. 14 shows a state where a moving image is uploaded to the video editing server 803. The editor 801 creates an edit graph on the video editing server as shown in a filter graph example 810 as shown in FIG. 14C and sets the output destination in the video editing server 803.
Next, when the video source is set to the terminal 802 and the video is transmitted from the terminal 802 as a stream, a completed output moving image example 805 as shown in FIG. 14B is accumulated in the video editing server 803.
At the same time, since the moving image can be viewed by a viewer 804 other than the editor, the same function as that of the video posting site can be realized. Since the video posting site can be used not only for browsing but also for beginners to share the skills of skilled workers, the posting of beginners can be increased and the circle of community can be expanded compared to the existing video-only posting site.

なお、図14の映像編集サーバ803、端末802、編集者801、閲覧者804は、それぞれ、図1の映像編集サーバ102、映像元端末104、端末103A、端末103Bに対応する。また、図1の映像先端末105は、図14では映像編集サーバ803になる。   Note that the video editing server 803, terminal 802, editor 801, and viewer 804 in FIG. 14 correspond to the video editing server 102, video source terminal 104, terminal 103A, and terminal 103B in FIG. 1, respectively. 1 is the video editing server 803 in FIG.

図15(a)は、多地点の映像合成及び放送を示したものである。具体的には野球などで複数の試合を4次元中継するなどが該当する。また映像ストリームとしては実写映像である必要はないので、端末2において保存されている動画や、端末4におけるレンダリングされたCG映像などもストリームとして映像編集サーバに送信すれば1画面内に領域分割してそれらが合成される。   FIG. 15A shows multi-point video composition and broadcasting. Specifically, a plurality of games such as baseball are relayed four-dimensionally. In addition, since the video stream does not need to be a live-action video, if a moving image stored in the terminal 2 or a CG video rendered in the terminal 4 is transmitted to the video editing server as a stream, the region is divided into one screen. They are synthesized.

図15(b)に示すフィルタグラフ910は、図15(a)に対応するグラフであり、映像編集サーバ側で合成することにより各端末と映像編集サーバとは常に2本の映像ストリームだけとなるため、従来の全映像を端末側で共有するシステムよりも通信付加が小さくなる。   A filter graph 910 shown in FIG. 15B is a graph corresponding to FIG. 15A, and each terminal and the video editing server always have only two video streams by combining on the video editing server side. Therefore, the addition of communication is smaller than the conventional system that shares all the videos on the terminal side.

図16(a)は、図15(a)をもとに、複数の地点における人物同士の会議を仮想空間内で行うシステムを構築した場合である。図16(b)に示すフィルタグラフ例1010のように、端末4によるCG仮想空間上に、端末1と端末3とによる人物の実写映像と、端末2からの会議動画資料とを合成し、端末1と3に配信する。
このようにすることにより、単にテレビ電話による会議システムよりも、より同室にいる感覚を共有した環境を提供可能となる。このようなシステムも本実施形態による映像編集サーバにより容易に提供される。
FIG. 16A shows a case in which a system for conducting a meeting between persons at a plurality of points in a virtual space is constructed based on FIG. As shown in the filter graph example 1010 shown in FIG. 16B, on the CG virtual space by the terminal 4, the real image of the person by the terminal 1 and the terminal 3 and the conference video material from the terminal 2 are synthesized, and the terminal Deliver to 1 and 3.
By doing so, it is possible to provide an environment in which a sense of being in the same room is shared more than a conference system based on videophone. Such a system is also easily provided by the video editing server according to the present embodiment.

なお、実施形態の説明においては、ランキングDB部213に、グラフ動画対応テーブルT1、画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3およびAPI回数テーブルT4が記憶されているとして説明したが、これに限られるものではなく、グラフ動画対応テーブルT1、画像回数テーブルT2、編集グラフ回数テーブルT3またはAPI回数テーブルT4は、APIライブラリ部201、編集グラフ蓄積部203、動画蓄積部205、または、他の蓄積部に記憶されてもよい。   In the description of the embodiment, it has been described that the ranking DB unit 213 stores the graph moving image correspondence table T1, the image count table T2, the edit graph count table T3, and the API count table T4. The graph video correspondence table T1, the image count table T2, the edit graph count table T3, or the API count table T4 are not included in the API library unit 201, the edit graph storage unit 203, the video storage unit 205, or other storage units. It may be stored.

以上説明した第1の実施形態によれば、動画の編集をサーバで行うため専用の映像を編集する装置が必要なく、また、サーバに蓄積されたシナリオテンプレートを用いて動画の編集を行うために容易に動画の編集が出来るという効果を奏する。   According to the first embodiment described above, a dedicated video editing device is not necessary because video editing is performed on the server, and video editing is performed using a scenario template stored in the server. There is an effect that the movie can be easily edited.

また、以上説明した第1の実施形態によれば、編集グラフ、編集グラフを用いて映像編集された動画や、また、編集を実行する編集プロセス自体(API)の、閲覧回数または利用回数を記憶し、閲覧回数または利用回数が多い順に順位付けを行い、順位付けで順位が高く、評価の高い編集グラフがシナリオテンプレートとなるようにすることにより、熟練者がシナリオテンプレートを作成する必要がなく、一般のユーザが生成され蓄積されたシナリオテンプレートを用いて動画の編集を容易に行うことが出来るという効果を奏する。   Further, according to the first embodiment described above, the editing graph, the video edited using the editing graph, and the browsing count or usage count of the editing process (API) for executing editing are stored. In addition, ranking is performed in descending order of the number of times of browsing or use, and an editing graph having a high ranking and high evaluation becomes a scenario template, so that an expert does not need to create a scenario template. There is an effect that a moving image can be easily edited using a scenario template generated and stored by a general user.

また、以上説明した第1の実施形態によれば、ユーザが必要とする処理を含んだ編集グラフを蓄積された編集グラフより推定して生成することにより、ユーザのニーズに合ったシナリオテンプレートを提供することにより、熟練者がシナリオテンプレートを作成する必要がなく、一般のユーザが生成され蓄積されたシナリオテンプレートを用いて動画の編集を容易に行うことが出来るという効果を奏する。   In addition, according to the first embodiment described above, a scenario template that meets the user's needs is provided by generating an edit graph including processing required by the user by estimating the generated edit graph. By doing this, there is no need for an expert to create a scenario template, and it is possible to easily edit a moving image using a scenario template generated and stored by a general user.

また、以上説明した第1の実施形態によれば、動画を生成するという作業に付随してシナリオテンプレートが副産物的に生成され蓄積されるため、熟練者がシナリオテンプレートを作成する必要がなく、一般のユーザが生成され蓄積されたシナリオテンプレートを用いて動画の編集を容易に行うことが出来るという効果を奏する。   Further, according to the first embodiment described above, scenario templates are generated and stored as a by-product accompanying the operation of generating a moving image, so that it is not necessary for an expert to create a scenario template. The user can easily edit the moving image using the scenario template generated and stored.

また、以上説明した第1の実施形態によれば、閲覧及び編集などの全ての利用履歴が、テンプレート生成のための作業に繋がるため、動的にテンプレート候補が変更または追加されるという効果を奏する。
また、以上説明した第1の実施形態によれば、遷移確率グラフに基づいてテンプレートが推定により生成されるため、映像編集の技術が未熟な者でも生成されたテンプレートにより映像を容易に編集することが可能となるという効果を奏する。
また、推定により生成されるテンプレートは新規なテンプレートである場合もあるため、ユーザは、新規性のある映像コンテンツを容易に作成することが可能となるという効果を奏する。
In addition, according to the first embodiment described above, since all usage histories such as browsing and editing lead to a template generation work, there is an effect that a template candidate is dynamically changed or added. .
Further, according to the first embodiment described above, the template is generated by estimation based on the transition probability graph, so that even a person who is not skilled in video editing can easily edit the video with the generated template. There is an effect that becomes possible.
In addition, since the template generated by estimation may be a new template, the user can easily create novel video content.

<第2の実施形態>
上記に説明した第1の実施形態においても、グラフ推定部209が、編集グラフを生成した。このグラフ推定部209は、編集グラフ蓄積部203に記憶されている編集グラフに基づいてAPI同士の接続の遷移確率グラフを算出し、端末103AからAPI識別番号を受信し、受信したAPI識別番号を含む最大確率経路を算出した遷移確率グラフから探索することにより、受信したAPI識別番号を含む編集グラフを生成した。
この第1の実施形態に対して、第2の実施形態は、グラフ推定部209が編集グラフを作成する場合において、より多様性が高く、また、ユーザのニーズとの合致度の精度が高い編集グラフの作成が出来る映像編集サーバ装置であるという特徴を有する。
<Second Embodiment>
Also in the first embodiment described above, the graph estimation unit 209 generates an edit graph. The graph estimation unit 209 calculates a transition probability graph of connection between APIs based on the editing graph stored in the editing graph storage unit 203, receives the API identification number from the terminal 103A, and determines the received API identification number. An edited graph including the received API identification number was generated by searching from the transition probability graph in which the maximum probability path including the path was calculated.
In contrast to the first embodiment, in the second embodiment, when the graph estimation unit 209 creates an edit graph, the edit is more diverse and the accuracy of the degree of coincidence with the user's needs is high. The video editing server device is capable of creating a graph.

<原理>
まず、第2の実施形態における編集グラフの生成の原理について説明する。
第2の実施形態においては、1つのAPIを、API毎に、そのAPIのパラメータの値に基づいて統計的に分類することにより、1つのAPIを複数の基本APIに分類する。
まず、この基本APIについて説明する。APIは複数のパラメータを有するが、このパラメータの設定値は、完全に独立したものではなく、互いに関連付けて用いられることがある。この関連付けられたパラメータの設定値に基づいてAPIを分類することにより、1つのAPIでも、パラメータの設定値によって、用いられ方が異なるAPI、つまり、基本APIという異なるAPIとして区別することが可能である。
<Principle>
First, the principle of generation of an edit graph in the second embodiment will be described.
In the second embodiment, one API is classified into a plurality of basic APIs by statistically classifying one API for each API based on the value of the parameter of the API.
First, this basic API will be described. The API has a plurality of parameters, but the setting values of the parameters are not completely independent and may be used in association with each other. By classifying the APIs based on the setting values of the associated parameters, even one API can be distinguished as different APIs that are used depending on the parameter setting values, that is, different APIs as basic APIs. is there.

例えば、図20(a)に示すように、入力映像に対してサイズ変更処理を実行するAPIxがあるとする。この場合に、図20(a1)に示すように、このAPIxに対する入力パラメータの設定値が1.25である場合には、このAPIxは、拡大処理を実行するAPIx1として機能する。
逆に、図20(a2)に示すように、このAPIxに対する入力パラメータの設定値が1.25である場合には、このAPIxは、縮小処理を実行するAPIx2として機能する。この場合、APIx1のパラメータの設定値とは、拡大率の設定値である。
以上のように、1つのAPIxでも、パラメータの設定値により、異なるAPI、つまりAPIx1とAPIx2として機能し、それぞれ異なる機能を有するAPIとして分類することが可能である。
For example, as shown in FIG. 20A, it is assumed that there is APIx that executes a size change process on an input video. In this case, as shown in FIG. 20 (a1), when the set value of the input parameter for this APIx is 1.25, this APIx functions as APIx1 for executing the enlargement process.
On the other hand, as shown in FIG. 20 (a2), when the set value of the input parameter for this APIx is 1.25, this APIx functions as APIx2 for executing the reduction process. In this case, the APIx1 parameter setting value is a setting value for the enlargement ratio.
As described above, even one APIx can function as different APIs, that is, APIx1 and APIx2, depending on parameter setting values, and can be classified as APIs having different functions.

また、図20(b)に示すように、入力映像に対してフィルタ処理を実行するAPIyがあるとして、図20(b1)に示すように、このAPIyに対する入力パラメータの設定値がTb1である場合には、このAPIyは、ぼかし処理を実行するAPIy1として機能する。
一方、図20(b2)に示すように、このAPIyに対する入力パラメータの設定値がTb2である場合には、このAPIyは、エッジ処理を実行するAPIy2として機能する。
以上のように、1つのAPIyでも、パラメータの設定値により、異なるAPI、つまりAPIy1とAPIy2として、異なる機能を有するAPIとして分類することが可能である。
Also, as shown in FIG. 20 (b), when there is an APIy that executes filter processing on the input video, as shown in FIG. 20 (b1), the set value of the input parameter for this APIy is Tb1. The APIy functions as an APIy1 that executes blurring processing.
On the other hand, as shown in FIG. 20 (b2), when the set value of the input parameter for this APIy is Tb2, this APIy functions as APIy2 for executing edge processing.
As described above, even one APIy can be classified as APIs having different functions as different APIs, that is, APIy1 and APIy2, depending on the parameter setting values.

図20を用いて説明したように、一例としてのAPIであるサイズ変更処理のAPIxの場合、機能的または意味的には、拡大処理である基本APIx1と、縮小処理である基本APIx2との、2つの基本APIに分類できる。
このように、十分に編集グラフが蓄積された場合に、編集グラフに記述されているAPIを、APIのパラメータの設定値の分布で分類することで、1つのAPIを2つの基本APIに分類することが可能となる。
As described with reference to FIG. 20, in the case of APIx for size change processing, which is an API as an example, functionally or semantically, there are two types of basic APIx1 that is enlargement processing and basic APIx2 that is reduction processing. Can be classified into three basic APIs.
As described above, when the edit graph is sufficiently accumulated, the API described in the edit graph is classified by the distribution of the setting values of the API parameters, thereby classifying one API into two basic APIs. It becomes possible.

また、パラメータが行列演算であるフィルタ処理のAPIyの場合も、機能的または意味的に、ぼかし処理APIy1とエッジ処理APIy2とに分類することが可能である。この場合においても、各演算行列をベクトルとして扱い、APIyのパラメータの設定値の分布のクラスタで分割することにより、APIyの機能を2つに分類することが可能である。   Also, the APIy for filter processing whose parameters are matrix operations can also be classified functionally or semantically into blur processing APIy1 and edge processing APIy2. Even in this case, it is possible to classify the APIy functions into two by treating each operation matrix as a vector and dividing it by a cluster of APIy parameter setting value distributions.

以上の例のように、APIの処理の意味を知ることなく、パラメータの設定値から、APIの機能を分類することが可能となる。このようにパラメータの設定値により分類されたAPIを、基本APIと称して説明する。特に、本実施形態においては、パラメータの設定値の利用履歴から、APIを分類する。
なお、上記においては、APIを2つに分類する場合について説明したが、後述するように、3以上に分類することも可能である。
As in the above example, API functions can be classified from parameter setting values without knowing the meaning of API processing. The APIs classified according to the parameter setting values in this way will be described as basic APIs. In particular, in the present embodiment, APIs are classified from the usage history of parameter setting values.
In the above description, the case where the API is classified into two has been described. However, as described later, it is also possible to classify into three or more.

次に、図21を用いて、図20の基本APIを用いた場合の、編集グラフの生成の原理について説明する。
第1の実施形態における編集グラフの推定においては、図21(a)および(b)に示すように、APIxとAPIyとを含むAPIを用いた編集グラフを生成した場合、生成される編集グラフは、APIのパラメータの設定値に依存せずに、API間の遷移確率にのみに基づいて接続されるので、図21(b)に示すように、APIxとAPIyとが接続された、1つの編集グラフしか生成されない。
そのため、APIxおよびAPIyのパラメータの設定値も、望ましくない接続が生じている可能性もありえる。
Next, the principle of generation of an edit graph when the basic API of FIG. 20 is used will be described with reference to FIG.
In the estimation of the edit graph in the first embodiment, as shown in FIGS. 21A and 21B, when an edit graph using an API including APIx and APIy is generated, the generated edit graph is Since the connection is made only based on the transition probability between APIs without depending on the setting value of the API parameter, as shown in FIG. 21B, one edit in which APIx and APIy are connected. Only graphs are generated.
Therefore, the APIx and APIy parameter setting values may also cause an undesirable connection.

一方、基本APIに分割して、遷移確率より編集グラフを生成する場合を、図21(c)および(d)を用いて説明する。
ここでは、図21(c)に示すように、拡大処理APIx1とぼかし処理APIy1との接続確立、または、縮小処理APIx2とエッジ処理APIy2との接続確率が高く、それ以外は低いものとする。
On the other hand, the case of dividing into basic APIs and generating an edit graph from the transition probability will be described with reference to FIGS. 21 (c) and 21 (d).
Here, as shown in FIG. 21C, the connection probability between the enlargement processing APIx1 and the blurring processing APIy1 or the connection probability between the reduction processing APIx2 and the edge processing APIy2 is high, and the others are low.

この場合、指定するAPIをAPIxとAPIyとのみ指定した場合においても、接続確立が高い編集グラフとして、拡大処理APIx1とぼかし処理APIy1との第1の編集グラフと、図21(d)に示すように、縮小処理APIx2とエッジ処理APIy2との第2の編集グラフと、を生成することが可能である。
以上のようにして、少数のAPIを指定した場合においても、指定されたAPIが分類される複数の基本API間の接続を考慮して、編集グラフが生成することにより、複数の多様な編集グラフを生成することが可能である。
また、APIのパラメータの設定値も考慮して遷移確率が算出されているため、望ましい接続が生成されている可能性が高いという効果がある。
In this case, even when only APIx and APIy are specified as the APIs to be specified, the first editing graph of the enlargement processing APIx1 and the blurring processing APIy1 as an editing graph with high connection establishment, as shown in FIG. In addition, it is possible to generate the second edit graph of the reduction process APIx2 and the edge process APIy2.
As described above, even when a small number of APIs are specified, an edit graph is generated in consideration of connections between a plurality of basic APIs into which the specified APIs are classified, so that a plurality of various edit graphs are generated. Can be generated.
In addition, since the transition probability is calculated in consideration of the set value of the API parameter, there is an effect that there is a high possibility that a desirable connection is generated.

また、ユーザがAPIxのパラメータの設定値を、図20に示すように1.25と指定し、つまり、拡大処理APIx1を指定し、APIyのパラメータの設定値を指定しなかった場合には、図21(c)の遷移確率から、拡大処理APIx1と接続するAPIyは、ぼかし処理APIy1の方がエッジ処理APIy2より接続確立が高いため、拡大処理APIx1とぼかし処理APIy1との編集グラフを生成する。
以上のように、第2の実施形態においては、APIのみではなく、基本APIの遷移確率に基づいて編集グラフを生成することにより、ユーザの希望に、より合致した編集グラフを生成することが可能である。
If the user specifies the APIx parameter setting value as 1.25 as shown in FIG. 20, that is, specifies the enlargement processing APIx1 and does not specify the APIy parameter setting value, FIG. Based on the transition probability of 21 (c), the APIy connected to the enlargement processing APIx1 generates an editing graph of the enlargement processing APIx1 and the blurring processing APIy1 because the connection of the blurring processing APIy1 is higher than that of the edge processing APIy2.
As described above, in the second embodiment, it is possible to generate an edit graph that more closely matches the user's wishes by generating an edit graph based on the transition probability of not only the API but also the basic API. It is.

次に、図17を用いて、第2の実施形態による映像編集システムの構成について説明する。なお、同図において図1の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。
図17において、基本API抽出サーバ106が、ネットワーク101を介して映像編集サーバ102と接続される。
この基本API抽出サーバ106は、映像編集サーバ102に記憶されている編集グラフに対して、編集グラフに記述されているAPIを、そのAPIのパラメータの設定値に基づいて基本APIに分類し、分類した基本API間の遷移確率を算出する。
また、基本API抽出サーバ106は、算出した基本API間の遷移確率を、映像編集サーバ102に記憶させる。
映像編集サーバ102は、入力された複数のAPIに応じて、入力されたAPIを基本APIに分類し、分類した基本APIを含む編集グラフを、内部に記憶された基本API間の遷移確率に基づいて生成し、この生成した編集グラフに基づいて映像を編集し出力する。
Next, the configuration of the video editing system according to the second embodiment will be described with reference to FIG. In the figure, parts corresponding to those in FIG.
In FIG. 17, a basic API extraction server 106 is connected to the video editing server 102 via the network 101.
The basic API extraction server 106 classifies the API described in the editing graph into the basic API based on the setting value of the API parameter for the editing graph stored in the video editing server 102, and classifies it. The transition probability between the basic APIs is calculated.
Further, the basic API extraction server 106 stores the calculated transition probability between the basic APIs in the video editing server 102.
The video editing server 102 classifies the input API into basic APIs according to a plurality of input APIs, and edits the editing graph including the classified basic APIs based on transition probabilities between the basic APIs stored therein. The video is edited and output based on the generated editing graph.

次に、図18を用いて、図17の映像編集システムの構成について詳細に説明する。なお、同図において図2の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。
基本API抽出サーバ106は、基本処理分類部231と、基本API選択部232と、基本API遷移確率算出部233と、分類情報記憶部234とを有する。
映像編集サーバ102は、編集グラフ蓄積部203と、遷移確率記憶部215と、グラフ推定部210とを有する。
Next, the configuration of the video editing system in FIG. 17 will be described in detail with reference to FIG. In the figure, the same reference numerals are given to portions corresponding to the respective portions in FIG.
The basic API extraction server 106 includes a basic processing classification unit 231, a basic API selection unit 232, a basic API transition probability calculation unit 233, and a classification information storage unit 234.
The video editing server 102 includes an editing graph storage unit 203, a transition probability storage unit 215, and a graph estimation unit 210.

編集グラフ蓄積部203には、第1の実施形態と同様に、動画を編集するためのAPI識別番号の順序と複数のパラメータの設定値とが記述された編集グラフが記憶されている。
遷移確率記憶部215には、基本API間の遷移確率が記憶されている。
分類情報記憶部234には、APIを基本APIに分類するために用いる、複数のパラメータの設定値を分類するための分類情報が記憶されている。
基本API対応記憶部235には、動画を映像処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、API毎に記憶されている。
Similar to the first embodiment, the edit graph storage unit 203 stores an edit graph in which the order of API identification numbers for editing a moving image and the set values of a plurality of parameters are described.
The transition probability storage unit 215 stores transition probabilities between basic APIs.
The classification information storage unit 234 stores classification information for classifying setting values of a plurality of parameters used for classifying an API into a basic API.
In the basic API correspondence storage unit 235, an API for video processing of a moving image and a basic API having different API parameter values are associated with each other and stored for each API.

基本API分類部231は、編集グラフ蓄積部203に記憶されている編集グラフを読み出し、読み出した編集グラフに用いられているAPI毎に、APIが有する複数のパラメータの設定値に基づいて、APIを統計的に異なるパラメータの設定値を有する基本APIに分類し、APIと分類した基本APIとを関連付けて基本API対応記憶部235に記憶させる。
また、基本API分類部231は、APIを基本APIに分類する時に、複数のパラメータの設定値を統計的に分類するための分類情報を算出し、算出した分類情報に基づいてAPIを基本APIに分類し、算出した分類情報を分類情報記憶部234に記憶させる。
The basic API classification unit 231 reads the edit graph stored in the edit graph storage unit 203, and for each API used in the read edit graph, an API is determined based on setting values of a plurality of parameters of the API. The basic APIs having statistically different parameter setting values are classified, and the APIs and the classified basic APIs are associated with each other and stored in the basic API correspondence storage unit 235.
In addition, when classifying an API into a basic API, the basic API classification unit 231 calculates classification information for statistically classifying setting values of a plurality of parameters, and converts the API into a basic API based on the calculated classification information. The classified and calculated classification information is stored in the classification information storage unit 234.

基本API遷移確率算出部233は、基本API分類部231が分類した基本API間の遷移確率を、編集グラフ蓄積部203に蓄積されている編集グラフの基本API間の遷移頻度に基づいて算出し、算出した遷移確率を基本API遷移確率記憶部215に記憶させる。   The basic API transition probability calculation unit 233 calculates the transition probability between the basic APIs classified by the basic API classification unit 231 based on the transition frequency between the basic APIs of the edit graph stored in the edit graph storage unit 203. The calculated transition probability is stored in the basic API transition probability storage unit 215.

基本API選択部232は、複数のAPIが入力されることに応じて、入力された複数のAPIに該当する基本APIを基本API対応記憶部235から読み出し、読み出した基本APIを、グラフ推定部210に出力する。
また、基本API選択部232は、ユーザが用いる端末103Aからの、API識別番号とAPI識別番号により識別されるAPIが有する複数のパラメータの設定値とが、映像編集サーバ102を介して入力されることに応じて、分類情報記憶部234から分類情報を読み出し、読み出した分類情報と入力された複数のパラメータの設定値とに基づいて、入力された複数のAPIに該当する基本API対応記憶部235から読み出した基本APIの中から、入力された複数のパラメータの設定値に該当する基本APIを選択し、選択した基本APIを、グラフ推定部210に出力する。
In response to the input of a plurality of APIs, the basic API selection unit 232 reads out the basic API corresponding to the input plurality of APIs from the basic API correspondence storage unit 235, and the graph estimation unit 210 Output to.
The basic API selection unit 232 receives an API identification number and setting values of a plurality of parameters of the API identified by the API identification number from the terminal 103 </ b> A used by the user via the video editing server 102. Accordingly, the classification information is read out from the classification information storage unit 234, and the basic API correspondence storage unit 235 corresponding to the plurality of input APIs based on the read out classification information and the set values of the plurality of parameters input. The basic API corresponding to the input set values of the plurality of parameters is selected from the basic API read out from, and the selected basic API is output to the graph estimation unit 210.

グラフ推定部203は、基本API選択部232から入力された基本API間の遷移確率を、遷移確率記憶部215から読み出し、読み出した遷移確率に基づいて基本APIが接続された編集グラフを生成する。
また、グラフ推定部203は、基本API選択部232から入力された基本API間の遷移確率を、遷移確率記憶部215から読み出し、読み出した遷移確率が最大となる遷移順序で基本APIが接続されている編集グラフを生成する。
The graph estimation unit 203 reads the transition probability between the basic APIs input from the basic API selection unit 232 from the transition probability storage unit 215, and generates an edit graph to which the basic API is connected based on the read transition probability.
Further, the graph estimation unit 203 reads the transition probability between the basic APIs input from the basic API selection unit 232 from the transition probability storage unit 215, and the basic APIs are connected in the transition order in which the read transition probability is the maximum. Generate an edit graph.

グラフ推定部203は、遷移確率が最大となる遷移確率が最大となる遷移順序で基本APIが接続されている編集グラフを生成することにより、編集グラフ蓄積部203に記憶されている編集グラフが組まれる基本APIの中で、つまり利用履歴の中で、最も利用頻度が高い遷移順序を有する基本APIとその順序を有する編集グラフを生成することが可能である。
また、逆に、グラフ推定部203が、遷移確率が低い編集グラフを生成する場合には、あまり用いられていないオリジナル性の高い編集グラフを生成する可能性がある。
編集グラフ作成部202は、グラフ推定部210が生成した編集グラフに基づいて、映像を編集し、編集した映像を出力する。
The graph estimation unit 203 generates the edit graph to which the basic API is connected in the order of transition in which the transition probability that maximizes the transition probability is maximized, so that the edit graph stored in the edit graph storage unit 203 is assembled. It is possible to generate a basic API having a transition order with the highest use frequency and an edit graph having the order in the basic API.
Conversely, when the graph estimation unit 203 generates an edit graph with a low transition probability, there is a possibility of generating an edit graph with high originality that is not frequently used.
The edit graph creation unit 202 edits the video based on the edit graph generated by the graph estimation unit 210 and outputs the edited video.

この第2の実施形態におけるグラフ推定部210は、第1の実施形態におけるグラフ推定部209と比較して、第1の実施形態におけるグラフ推定部209はAPIについて遷移確率グラフによる編集グラフを生成したのに対して、第2の実施形態におけるグラフ推定部210は基本APIに対して遷移確率グラフによる編集グラフを生成する点が異なる。   Compared with the graph estimation unit 209 in the first embodiment, the graph estimation unit 209 in the first embodiment generates an edit graph based on the transition probability graph for the API in the second embodiment. On the other hand, the graph estimation unit 210 in the second embodiment is different in that an edit graph based on a transition probability graph is generated for the basic API.

また、この第2の実施形態においては、推定部210が、基本APIに対して遷移確率に基づいて編集グラフを生成するために、基本API間の遷移確率が遷移確率記憶部215に記憶されている。
つまり、第1の実施形態おいては、グラフ推定部209が有する記憶部に遷移確率グラフが記憶されていたが、第2の実施形態おいては、遷移確率記憶部215に遷移確率グラフが記憶されている点が異なる。
In the second embodiment, since the estimation unit 210 generates an edit graph based on the transition probability for the basic API, the transition probability between the basic APIs is stored in the transition probability storage unit 215. Yes.
That is, in the first embodiment, the transition probability graph is stored in the storage unit included in the graph estimation unit 209. However, in the second embodiment, the transition probability graph is stored in the transition probability storage unit 215. Is different.

なお、グラフ推定部209においては、編集グラフ蓄積部203に蓄積された全ての編集グラフにおいて、2つのノードxとyとが存在し、xからyへの連結の個数N(x,y)を計算し、同時にxから他への全ての連結の個数M(x)を計算し、このときxからyへの遷移確率Pを次の式1により計算したが、グラフ推定部210は、編集グラフ蓄積部203に蓄積された全ての編集グラフにおいて、あるAPIαの出力xと、あるAPIαとは異なるAPIβの入力yが存在し、出力xから入力yへの連結の個数N(x,y)を計算し、同時にxから他への全ての連結の個数M(x)を計算し、このときxからyへの遷移確率Pを次の式1により計算する。
その他の機能においては、グラフ推定部209とグラフ推定部210とは同一である。
In the graph estimation unit 209, there are two nodes x and y in all the editing graphs stored in the editing graph storage unit 203, and the number N (x, y) of connections from x to y is calculated. At the same time, the number M (x) of all connections from x to the other is calculated, and at this time, the transition probability P from x to y is calculated by the following equation 1. In all the editing graphs accumulated in the accumulation unit 203, there is an output x of a certain API α and an input y of an API β different from a certain API α, and the number N (x, y) of connections from the output x to the input y is expressed as follows. At the same time, the number M (x) of all the connections from x to the other is calculated. At this time, the transition probability P from x to y is calculated by the following equation 1.
In other functions, the graph estimation unit 209 and the graph estimation unit 210 are the same.

次に、図19を用いて、基本API分類部231と基本API選択部232とグラフ推定部210との動作について説明する。
(ステップS1901)
基本API分類部231は、まず、図19(1)に示すように、編集グラフ蓄積部203から、あるAPIを有する全ての編集グラフを読み出す。
ここでは、読み出した編集グラフの中に、あるAPIに該当する記述が、m個あったものとして説明する。また、ここでは、あるAPIをn個の数値パラメータを持つAPIであり、このAPIをAPIfとする。なお、APIfは、XからXn−1のパラメータを有し、このAPIf=f(X,X,・・・・・,Xn−1)である。この関数fとは、APIを定義する処理関数である。
Next, operations of the basic API classification unit 231, the basic API selection unit 232, and the graph estimation unit 210 will be described with reference to FIG.
(Step S1901)
First, the basic API classifying unit 231 reads all edit graphs having a certain API from the edit graph storage unit 203 as shown in FIG.
Here, the description will be made assuming that there are m descriptions corresponding to a certain API in the read edit graph. Here, an API is an API having n numerical parameters, and this API is APIf. APIf has parameters from X 0 to X n−1 , and APIf = f (X 0 , X 1 ,..., X n−1 ). The function f is a processing function that defines an API.

編集グラフ蓄積部203が読み出したAPIfが記述されている全ての編集グラフには、それぞれにAPIfのパラメータであるXからXn−1のパラメータの設定値が記述されている。このAPIfに対して、編集グラフに記述されたパラメータの設定値iの集合を、ベクトルviとする。ここで、iは、編集グラフ中のAPIfを識別する識別子であり、自然数である。
編集グラフ蓄積部203は、このAPIfのパラメータの設定値を読み出し、つまり、ベクトルv1、v2、v3・・・・vmを読み出す。編集グラフ蓄積部203は、このベクトルv1、v2、v3・・・・vmを、入力ベクトル集合Vとして、次の主成分分析を実行する。
All editing graph APIf editing graph storage unit 203 is read out is written, the set value of X n-1 of the parameter from the X 0 is a parameter APIf each is described. For this APIf, a set of parameter setting values i described in the editing graph is a vector vi. Here, i is an identifier for identifying APIf in the edit graph, and is a natural number.
The edit graph accumulating unit 203 reads the setting values of the APIf parameters, that is, the vectors v1, v2, v3,. The edit graph accumulating unit 203 executes the following principal component analysis with the vectors v1, v2, v3,.

(ステップS1902)
次に、基本API分類部231は、図19(2)に示すように、入力ベクトル集合Vに対して主成分分析を実行し、第1主成分をλ1と、第2主成分をλ2とを、算出する。
ここで、主成分分析とは、相関関係にあるいくつかの要因を合成(圧縮)して、いくつかの成分にし、その総合力や特性を求める統計的な方法である。主成分分析は、統計処理の一般的な手法であるので、ここではその説明を省略する。
(Step S1902)
Next, as shown in FIG. 19 (2), the basic API classifying unit 231 performs principal component analysis on the input vector set V to obtain λ1 as the first principal component and λ2 as the second principal component. ,calculate.
Here, the principal component analysis is a statistical method of combining (compressing) several correlated factors into several components and obtaining their total power and characteristics. Since the principal component analysis is a general method of statistical processing, the description thereof is omitted here.

次に、基本API分類部231は、主成分分析により算出された第1主成分λ1の固有ベクトルを固有ベクトルP1として算出し、入力ベクトル集合Vについての平均ベクトルmeanVを算出する。なお、固有ベクトルP1とは、第1主成分λ1に対して、線形変換によって、その方向が変わらないベクトルである。平均ベクトルmeanVとは、その要素が、ベクトルの要素の平均値を有するベクトルであり、ベクトルの数をmとした場合の平均ベクトルmeanVは、次の式2で算出される。
meanV=(v1+v2+v3+・・・・+vm)/m ・・・(式2)
Next, the basic API classifying unit 231 calculates the eigenvector of the first principal component λ1 calculated by the principal component analysis as the eigenvector P1, and calculates the average vector meanV for the input vector set V. The eigenvector P1 is a vector whose direction is not changed by linear transformation with respect to the first principal component λ1. The average vector meanV is a vector whose elements have an average value of vector elements, and the average vector meanV when the number of vectors is m is calculated by the following equation 2.
meanV = (v1 + v2 + v3 +... + vm) / m (Expression 2)

また、基本API分類部231は、この固有ベクトルP1を第1の分類情報とし、算出した平均ベクトルmeanVを第2の分類情報として、第1の分類情報と第2の分類情報とを組として分類情報記憶部234に記憶する。
なお、後述するように、再帰的に処理が実行されるため、基本API分類部231は、第1の分類情報と第2の分類情報とを組として、順に、分類情報記憶部234に記憶する。
この平均ベクトルmeanVとは、入力ベクトル集合Vであるベクトルv1、v2、v3・・・・vmを加算し、加算したベクトルを、そのベクトル集合Vの要素数mで除算したものである。
The basic API classification unit 231 uses the eigenvector P1 as the first classification information, the calculated average vector meanV as the second classification information, and the first classification information and the second classification information as a set of classification information. Store in the storage unit 234.
As will be described later, since the process is executed recursively, the basic API classification unit 231 stores the first classification information and the second classification information as a pair in the classification information storage unit 234 in order. .
The average vector meanV is obtained by adding the vectors v1, v2, v3,... Vm, which are the input vector set V, and dividing the added vector by the number m of elements of the vector set V.

(ステップS1903)
次に、基本API分類部231は、図19(3)に示すように、第1主成分λ1を第2主成分λ2で除算した値(λ1/λ2)が、予め設定された閾値Tよりも大きい場合(λ1/λ2>T)、入力ベクトルVを、固有ベクトルP1により定められる2つの集合ベクトルであるV+とV−とに分類する。
逆に、基本API分類部231は、第1主成分λ1を第2主成分λ2で除算した値(λ1/λ2)が、予め設定された閾値T以下の場合(λ1/λ2≦T)、分類することを終了する。
(Step S1903)
Next, as shown in FIG. 19 (3), the basic API classifying unit 231 has a value (λ1 / λ2) obtained by dividing the first principal component λ1 by the second principal component λ2 than the preset threshold value T. When it is large (λ1 / λ2> T), the input vector V is classified into two set vectors V + and V− determined by the eigenvector P1.
Conversely, the basic API classification unit 231 performs classification when the value obtained by dividing the first principal component λ1 by the second principal component λ2 (λ1 / λ2) is equal to or less than a preset threshold T (λ1 / λ2 ≦ T). To finish.

この集合ベクトルV+とV−とは、平均ベクトルmeanVを原点として、固有ベクトルP1により定められる平面に対して、一方と他方との集合ベクトルである。なお、集合ベクトルV+は、該平面を基準として、固有ベクトルP1の方向と一致する方向である領域のベクトル集合であり、逆に、集合ベクトルV−は、該平面を基準として、固有ベクトルP1の方向と逆の方向である領域のベクトル集合である。
なお、第1主成分λ1を第2主成分λ2で除算した値(λ1/λ2)が、予め設定された閾値Tよりも大きい場合とは、第1主成分λ1が第2主成分λ2に対して、統計的な説明変量として有意な意味があるということである。または、第1主成分λ1の方向に沿ったベクトル集合の分布が、第2主成分λ2に沿ったベクトル集合の分布より、扁平に分布している、という意味である。また、予め設定された閾値Tとは、1より大きい値である。
The set vectors V + and V- are set vectors of one and the other with respect to a plane defined by the eigenvector P1 with the average vector meanV as the origin. Note that the set vector V + is a vector set of a region having a direction that coincides with the direction of the eigenvector P1 with the plane as a reference, and conversely, the set vector V− has the direction of the eigenvector P1 with respect to the plane. It is a vector set of regions in the opposite direction.
When the value obtained by dividing the first principal component λ1 by the second principal component λ2 (λ1 / λ2) is larger than a preset threshold T, the first principal component λ1 is greater than the second principal component λ2. Therefore, it has a significant meaning as a statistical explanatory variable. Alternatively, it means that the distribution of the vector set along the direction of the first principal component λ1 is flatter than the distribution of the vector set along the second principal component λ2. The preset threshold T is a value greater than 1.

具体的には、基本API分類部231は、入力ベクトルVの内のベクトルvi(iは1からmの自然数)に対して、ベクトルviから平均ベクトルmeanV1を減算したベクトルと、固有ベクトルP1との内積を算出し、算出した内積の値が正である場合には、ベクトルviをベクトル集合V+に分類し、逆に、算出した内積の値が正でない場合には、ベクトルviをベクトル集合V−に分類する。   Specifically, the basic API classifying unit 231 calculates an inner product of a vector vi of the input vector V (i is a natural number from 1 to m) and a vector obtained by subtracting the average vector meanV1 from the vector vi and an eigenvector P1. If the calculated inner product value is positive, the vector vi is classified into the vector set V +. Conversely, if the calculated inner product value is not positive, the vector vi is changed to the vector set V−. Classify.

次に、基本API分類部231は、入力ベクトルVにおける全てのベクトルvi(iは1からmの自然数)に対して、同様に、第1の分類情報である固有ベクトルP1と、第2の分類情報である平均ベクトルmeanV1とにより、2つのベクトル集合であるV+とV−とに分類する。   Next, the basic API classification unit 231 similarly applies the eigenvector P1 that is the first classification information and the second classification information to all the vectors vi (i is a natural number from 1 to m) in the input vector V. Is classified into two vector sets, V + and V−.

以上のようにして、基本API分類部231は、図19(3)に示すように、m個のベクトルviを、2つのベクトルV+とV−とに分類する。
なお、図19(3)においては、説明のために、3次元空間でのベクトルの分布を2次元の平面で分割して分類した場合について図示しているが、一般には、n次元空間におけるベクトルの分布を、n−1次元の超平面により分割して分類する。
As described above, the basic API classifying unit 231 classifies m vectors vi into two vectors V + and V− as shown in FIG. 19 (3).
In FIG. 19 (3), for the sake of explanation, the vector distribution in the three-dimensional space is shown divided into two-dimensional planes, but in general, the vector in the n-dimensional space is illustrated. Are divided and classified by an (n−1) -dimensional hyperplane.

(ステップS1904)
次に、基本API分類部231は、分割された2つのベクトル集合V+とV−とのそれぞれのベクトル集合に対して、上記のステップS1901からステップS1903の処理を再帰的に繰り返し、それぞれのベクトル集合に対して、第1主成分λ1を第2主成分λ2で除算した値(λ1/λ2)が、予め設定された閾値Tよりも小さくなるまで、それぞれのベクトル集合を2つに分類する。
(Step S1904)
Next, the basic API classifying unit 231 recursively repeats the processing from step S1901 to step S1903 for each of the divided vector sets V + and V−, and each vector set. On the other hand, each vector set is classified into two until the value (λ1 / λ2) obtained by dividing the first principal component λ1 by the second principal component λ2 becomes smaller than a preset threshold value T.

以上のようにして、基本API分類部231は、図19(4)に示すような、2分木を生成する。
図19(4)では、例えば、APIAのパラメータの設定値であるベクトル集合a0が、ベクトル集合a1とベクトル集合a2とに分類され、ベクトル集合a1がベクトル集合a11とベクトル集合a12とに分類され、ベクトル集合a2がベクトル集合a21とベクトル集合a22とに分類され、ベクトル集合a21がベクトル集合a211とベクトル集合a212とに分類されている。
As described above, the basic API classifying unit 231 generates a binary tree as shown in FIG.
In FIG. 19 (4), for example, the vector set a0 that is the set value of the APIA parameter is classified into the vector set a1 and the vector set a2, the vector set a1 is classified into the vector set a11 and the vector set a12, The vector set a2 is classified into a vector set a21 and a vector set a22, and the vector set a21 is classified into a vector set a211 and a vector set a212.

つまり、1つのベクトル集合a0が、ベクトル集合a11と、ベクトル集合a12と、ベクトル集合a211と、ベクトル集合a212と、ベクトル集合a22との、5つのベクトル集合に分類されている。
この1つのベクトル集合a0がAPIであり、ベクトル集合a11と、ベクトル集合a12と、ベクトル集合a211と、ベクトル集合a212と、ベクトル集合a22との、5つのベクトル集合が基本APIである。以降、例えば、APIAで、そのパラメータがa1に分類された基本APIを、基本APIa1と称して説明する。
なお、図19(4)のそれぞれの分類に対応して、第1の分類情報と第2の分類情報とが組として、分類情報記憶部234に記憶されている。
That is, one vector set a0 is classified into five vector sets: a vector set a11, a vector set a12, a vector set a211, a vector set a212, and a vector set a22.
This one vector set a0 is an API, and five vector sets of a vector set a11, a vector set a12, a vector set a211, a vector set a212, and a vector set a22 are basic APIs. Hereinafter, for example, a basic API whose parameters are classified as a1 in APIA will be referred to as basic APIa1.
Note that the first classification information and the second classification information are stored in the classification information storage unit 234 as a set corresponding to each classification of FIG. 19 (4).

基本API分類部231は、APIと、APIを2分木(Binary Tree)に分類した複数の基本APIと、を関連づけて、基本API対応記憶部235に記憶させる。
また、基本API分類部231は、2本木に分類した複数の基本APIについて、そのパラメータの平均値を平均パラメータ値として算出し、APIと、APIを2本木に分類した複数の基本APIと、算出した平均パラメータ値とを関連づけて、基本API対応記憶部235に記憶させる。
The basic API classification unit 231 associates the API with a plurality of basic APIs obtained by classifying the API into a binary tree, and stores them in the basic API correspondence storage unit 235.
Further, the basic API classifying unit 231 calculates an average value of the parameters for the plurality of basic APIs classified into the two trees as an average parameter value, and the plurality of basic APIs classified into the two trees. The calculated average parameter value is stored in the basic API correspondence storage unit 235 in association with the calculated average parameter value.

(ステップS1905)
以上のようにして分類した基本APIを用いて、図19(5)に示すようにして、基本API遷移確率算出部233は、編集グラフ蓄積部203に記憶されている編集グラフの頻度に基づいて、基本API間の遷移確率を算出し、算出した本API間の遷移確率を遷移確率記憶部215に記憶する。
例えば、図19(5)示すように、APIAは、基本APIa1と基本APIa2と基本APIa2との3つに分類されている。同様に、APIBは、基本APIb1と基本APIb2との2つに分類されおり、APICは、基本APIc1と基本APIc2との2つに分類されている。
(Step S1905)
Using the basic APIs classified as described above, as shown in FIG. 19 (5), the basic API transition probability calculation unit 233 is based on the frequency of the edit graph stored in the edit graph storage unit 203. The transition probability between the basic APIs is calculated, and the calculated transition probability between the main APIs is stored in the transition probability storage unit 215.
For example, as shown in FIG. 19 (5), APIAs are classified into three types: basic APIa1, basic APIa2, and basic APIa2. Similarly, APIB is classified into two, basic APIb1 and basic APIb2, and APIC is classified into two, basic APIc1 and basic APIc2.

次に、基本API選択部232は、図19(5)示すような、基本API分類部231が分類した基本API間の遷移確率を、図9から図12を用いて説明したAPI間の遷移確率と同様に算出し、遷移確率記憶部215に記憶する。
また、次に、グラフ推定部210は、遷移確率記憶部215から基本API間の遷移確率を読み出し、図9から図12を用いて説明したAPI間の遷移確率に基づいて編集グラフを生成した方法と同様に、読み出した基本API間の遷移確率に基づいて編集グラフを生成する。
第1の実施形態における遷移確率に基づいた編集グラフの生成と、第2の実施形態における遷移確率に基づいた編集グラフの生成とは、第1の実施形態においてはAPI間の遷移確率とAPIによる編集グラフを生成するのに対して、第2の実施形態においては基本API間の遷移確率とAPIによる編集グラフを生成する点が異なる。他の処理は同一である。
Next, the basic API selection unit 232 sets the transition probabilities between the basic APIs classified by the basic API classifying unit 231 as illustrated in FIG. And is stored in the transition probability storage unit 215.
Next, the graph estimation unit 210 reads the transition probability between basic APIs from the transition probability storage unit 215 and generates an edit graph based on the transition probability between APIs described with reference to FIGS. 9 to 12. Similarly to the above, an edit graph is generated based on the transition probability between the read basic APIs.
The generation of the edit graph based on the transition probability in the first embodiment and the generation of the edit graph based on the transition probability in the second embodiment are based on the transition probability between APIs and the API in the first embodiment. Whereas the edit graph is generated, the second embodiment is different in that the transition probability between basic APIs and the edit graph generated by the API are generated. Other processing is the same.

次に、基本API選択部232について、その処理の具体的について説明する。
基本API選択部232は、ユーザが用いる端末103Aからの、API識別番号とAPI識別番号により識別されるAPIが有する複数のパラメータの設定値とが、映像編集サーバ102を介して入力されることに応じて、分類情報記憶部234から分類情報を読み出し、読み出した分類情報と入力された複数のパラメータの設定値とに基づいて、基本API分類部231が分類したAPI識別番号に該当するAPIが分類された基本APIの中から、入力された複数のパラメータの設定値に該当する基本APIを選択する。
Next, specific processing of the basic API selection unit 232 will be described.
The basic API selection unit 232 receives, via the video editing server 102, the API identification number and the setting values of a plurality of parameters of the API identified by the API identification number from the terminal 103A used by the user. Accordingly, the classification information is read from the classification information storage unit 234, and the API corresponding to the API identification number classified by the basic API classification unit 231 is classified based on the read classification information and the set values of the plurality of parameters input. The basic API corresponding to the input set values of the plurality of parameters is selected from the input basic APIs.

例えば、図19(4)に示すAPIAに対して、ユーザがパラメータの設定値を入力して、編集グラフを生成する場合について説明する。
この場合、基本API選択部232は、パラメータの設定値が設定されたAPIAを、基本APIのいずれに属するかを、分類情報である第1の分類情報と第2の分類情報とに基づいて分類する。ここで、分類される前のAPIAは、APIa0である。
For example, a case will be described in which the user inputs a parameter setting value and generates an edit graph for the APIA shown in FIG.
In this case, the basic API selection unit 232 classifies the APIA in which the parameter setting value is set to which of the basic APIs based on the first classification information and the second classification information that are classification information. To do. Here, the APIA before classification is APIa0.

(ステップS2001)
まず、基本API選択部232は、APIAに対して、組として記憶された第1の分類情報である固有ベクトルP1と、第2の分類情報である平均ベクトルmeanVとを、分類情報記憶部234から順に読み出す。
(Step S2001)
First, the basic API selection unit 232 sequentially selects the eigenvector P1 that is the first classification information stored as a set and the average vector meanV that is the second classification information from the classification information storage unit 234 in order from the APIA. read out.

(ステップS2002)
次に、基本API選択部232は、ユーザがパラメータの設定値である入力ベクトルQに対して、ベクトルQから平均ベクトルmeanV1を減算したベクトルと、固有ベクトルP1との内積Rを次の式3により算出し、算出した内積Rの値が正である場合、つまり算出した内積Rが0より大きい場合(R>0)には、ベクトルviをベクトル集合V+に分類し、逆に、算出した内積Rの値が正でない場合、つまり算出した内積Rが0以下である場合(R≦0)には、ベクトルviをベクトル集合V−に分類する。
R=P1・(Q−meanV1) ・・・(式3)
この分類により、基本API選択部232は、パラメータの設定値が設定されたAPIA(=a0)が、基本APIa1または基本APIa2のいずれであるかを検出する。
(Step S2002)
Next, the basic API selection unit 232 calculates an inner product R of a vector obtained by subtracting the average vector meanV1 from the vector Q and an eigenvector P1 with respect to the input vector Q, which is a parameter setting value, by the following equation 3. When the calculated inner product R is positive, that is, when the calculated inner product R is larger than 0 (R> 0), the vector vi is classified into the vector set V +, and conversely, the calculated inner product R When the value is not positive, that is, when the calculated inner product R is 0 or less (R ≦ 0), the vector vi is classified into the vector set V−.
R = P1 · (Q−meanV1) (Formula 3)
Based on this classification, the basic API selection unit 232 detects whether the APIA (= a0) in which the parameter setting value is set is the basic APIa1 or the basic APIa2.

(ステップS2003)
基本API選択部232は、ステップS2001とステップS2002とを繰り返し、順に、組として記憶された第1の分類情報である固有ベクトルP1と、第2の分類情報である平均ベクトルmeanVとを、分類情報記憶部234から順に読み出し、組として記憶された第1の分類情報と第2の分類情報とが無くなるまで、ユーザがAPIAに対してパラメータの設定値である入力ベクトルQを、順に分類する。
(Step S2003)
The basic API selection unit 232 repeats steps S2001 and S2002, and sequentially stores the eigenvector P1 that is the first classification information stored as a set and the average vector meanV that is the second classification information, in the classification information storage. The user sequentially classifies the input vector Q, which is a parameter setting value for the APIA, until the first classification information and the second classification information are sequentially read from the unit 234 and stored as a set.

以上により、基本API選択部232は、ユーザがAPIAに対してパラメータの設定値である入力ベクトルQを、APIa11、APIa12、APIa211、APIa212、または、APIa22のいずれか1つに分類する。   As described above, the basic API selection unit 232 classifies the input vector Q, which is a parameter setting value for the APIA, into any one of APIa11, APIa12, APIa211, APIa212, and APIa22.

また、例えば、図19(5)のようにAPIが分類されている場合において、ユーザが、APIAに対してパラメータの設定値を設定し、APIBに対してパラメータの設定値を設定し、APICに対してパラメータの設定値を設定して、編集グラフを生成する場合には、基本API選択部232が、入力されたAPIであるAPIAとAPIBとAPICとの、それぞれに対して、分類された基本APIの中から該当する基本APIを選択する。例えば、APIa1とAPIb2とAPIc2とが、選択される。
次に、グラフ推定部210は、選択されたそれぞれの基本APIの遷移確率が最大となるように、選択されたそれぞれの基本APIを含む編集グラフを生成する。例えば、APIa1とAPIb2とAPIc2とを含む、編集グラフが生成される。
Further, for example, when APIs are classified as shown in FIG. 19 (5), the user sets parameter setting values for APIA, sets parameter setting values for APIB, and sets APIC. On the other hand, when generating the edit graph by setting the parameter setting values, the basic API selection unit 232 classifies the basics that are classified into the APIs APIA, APIB, and APIC that are input. A corresponding basic API is selected from the APIs. For example, APIa1, APIb2, and APIc2 are selected.
Next, the graph estimation unit 210 generates an edit graph including each selected basic API so that the transition probability of each selected basic API is maximized. For example, an edit graph including APIa1, APIb2, and APIc2 is generated.

また、例えば、図19(5)のようにAPIが分類されている場合において、ユーザが、APIAに対してパラメータの設定値を設定し、APIBとAPICに対してはパラメータの設定値を設定しないで、編集グラフを生成する場合には、基本API選択部232が、パラメータの設定値を設定されたAPIAのみに対して、設定されたパラメータの設定値に基づいて、分類された基本APIAの中から該当する基本APIを選択する。例えば、APIa1が選択される。また、基本API選択部232は、APIBとAPICに対してはパラメータの設定値を設定されていないため、APIBの基本APIであるAPIb1とAPIb2、および、APICの基本APIであるAPIc1とAPIc2、を選択する。   Also, for example, when APIs are classified as shown in FIG. 19 (5), the user sets parameter setting values for APIA and does not set parameter setting values for APIB and APIC. In the case of generating an edit graph, the basic API selection unit 232 selects only the APIA for which the parameter setting value is set, based on the set parameter setting value. The corresponding basic API is selected from. For example, APIa1 is selected. Since the basic API selection unit 232 does not set the parameter setting values for APIB and APIC, APIb1 and APIb2 that are APIB basic APIs, and APIc1 and APIc2 that are APIIC basic APIs are set. select.

次に、グラフ推定部210は、選択された基本APIと、入力されたAPIの基本APIとの遷移確率が最大となるように、選択された基本APIと、入力されたAPIの基本APIとを含む編集グラフを生成する。
例えば、選択されたAPIa1と、APIBの基本APIであるAPIb1またはAPIb2と、APICの基本APIであるAPIc1またはAPIc2と、を含む編集グラフが生成される。
Next, the graph estimation unit 210 calculates the selected basic API and the basic API of the input API so that the transition probability between the selected basic API and the basic API of the input API is maximized. Generate an edit graph containing.
For example, an edit graph including the selected APIa1, APIb1 or APIb2 that is a basic API of APIB, and APIc1 or APIc2 that is a basic API of APIC is generated.

上記に説明した第2の実施形態による編集グラフを生成にあっては、各APIをノードとした遷移確率が、パラメータ値に関係して遷移する確率を表すようにしたため、より多様性が高く、また、ユーザのニーズとの合致度の精度が高い編集グラフの作成が出来るという効果を奏する。
また、第2の実施形態による編集グラフを生成にあっては、編集グラフ蓄積部203に記憶されている編集グラフの数が少ない場合においても、APIを基本APIに分類して編集グラフを生成するために、より多様性が高く、また、ユーザのニーズとの合致度の精度が高い編集グラフの作成が出来るという効果を奏する。
In generating the edit graph according to the second embodiment described above, since the transition probability with each API as a node represents the probability of transition in relation to the parameter value, the diversity is higher. In addition, there is an effect that it is possible to create an edit graph with high accuracy of the degree of coincidence with the user's needs.
Further, when generating an edit graph according to the second embodiment, even when the number of edit graphs stored in the edit graph storage unit 203 is small, APIs are classified into basic APIs to generate an edit graph. Therefore, it is possible to create an edit graph that is more diverse and that has a high degree of matching with the user's needs.

また、第1の実施形態における編集グラフを生成と比較した場合の、第2の実施形態における編集グラフを生成の利点について説明する。
第1の実施形態における編集グラフを生成においては、同じAPIであれば、パラメータの設定値が入力されたかに関係なく、同じノードとして遷移確率グラフを構築していたため、本来ならば接続が適切でない編集グラフが提示される場合が存在した。
The advantages of generating the edit graph in the second embodiment when compared with the generation of the edit graph in the first embodiment will be described.
In the generation of the edit graph in the first embodiment, if the API is the same, the transition probability graph is constructed as the same node regardless of whether the parameter setting value is input. There was a case where an edit graph was presented.

これに対して、第2の実施形態における編集グラフを生成においては、APIのパラメータの設定値でAPIを区別することにより、接続が適切になりユーザのニーズに合ったメディア表現テンプレートを提供することが司能となる。
さらに、第2の実施形態における編集グラフを生成においては、1つのAPIであってもパラメータの設定値によりAPIが分類されるため、APIのバリエーションが増え、更に、APIを用いた編集グラフのバリエーションが増えるという効果がある。このAPIと編集グラフの種類数の増加は、ユーザに対して、映像編集における編集グラフの選択の幅が広がり、ユーザが多様な映像を編集できる、という利点がある。
On the other hand, in generating an edit graph in the second embodiment, by distinguishing APIs by setting values of API parameters, the media connection template is suitable and the media expression template meeting the user's needs is provided. Becomes a competence.
Furthermore, in the generation of the edit graph in the second embodiment, APIs are classified according to parameter setting values even with a single API, so that variations in APIs increase, and variations in edit graphs using APIs. Has the effect of increasing. This increase in the number of types of APIs and edit graphs has the advantage that the selection range of edit graphs in video editing is widened for the user, and the user can edit various videos.

次に、図22を用いて、映像編集サーバ102と基本API抽出サーバ106とを実現する形態について説明する。
図22(a)に示す形態1は、映像編集サーバ102に、基本API抽出サーバ106の機能を、統合する場合の形態である。この場合の構成として、(1)映像編集サーバ102と、基本API抽出サーバ106とを、異なるサーバとした構成と、(2)映像編集サーバ102と基本API抽出サーバ106とを一体とした構成とする場合がある可能である。
この図22(a)に示す形態1においては、映像編集サーバ102は、様々なユーザが生成した編集グラフを統合して、テンプレートをユーザに提示することが可能となる。
Next, a mode for realizing the video editing server 102 and the basic API extraction server 106 will be described with reference to FIG.
Form 1 shown in FIG. 22A is a form when the function of the basic API extraction server 106 is integrated into the video editing server 102. As a configuration in this case, (1) a configuration in which the video editing server 102 and the basic API extraction server 106 are different servers, and (2) a configuration in which the video editing server 102 and the basic API extraction server 106 are integrated. It may be possible.
In form 1 shown in FIG. 22A, the video editing server 102 can integrate editing graphs generated by various users and present templates to the users.

一方、図22(b)形態2は、ユーザ端末103Aまたは103Bが、基本API抽出サーバ106の機能を有するようにする構成の場合である。
この図22(b)に示す形態2においては、編集グラフを生成は、その端末を使用するユーザに限定されるが、ユーザ個人の映像編集のノウハウを外部に漏らしたくない場合に有効である。
また、形態1または形態2のいずれの場合においても、映像編集サーバ102により映像を編集し、端末103Aまたは103Bを用いるユーザは専用の映像を編集する装置を要しないため、端末を用いるユーザは、映像を編集するための装置に対する低コスト化が可能である。
On the other hand, form 2 in FIG. 22B is a configuration in which the user terminal 103A or 103B has the function of the basic API extraction server 106.
In form 2 shown in FIG. 22B, the generation of the edit graph is limited to the user who uses the terminal, but it is effective when the user's personal video editing know-how is not desired to be disclosed to the outside.
In either case of form 1 or form 2, since the user who uses the video editing server 102 to edit the video and uses the terminal 103A or 103B does not need a device for editing the dedicated video, It is possible to reduce the cost for an apparatus for editing video.

なお、図18の第2の実施形態におけるグラフ推定部210は、図2の第1の実施形態におけるグラフ推定部209と異なる構成として説明してきたが、グラフ推定部210とグラフ推定部209とは、同一の構成としてもよい。
また、映像編集サーバ102と基本API抽出サーバ106とは、別個の構成としてもよいし、一体とした構成としてもよい。
Although the graph estimation unit 210 in the second embodiment of FIG. 18 has been described as a configuration different from the graph estimation unit 209 in the first embodiment of FIG. 2, the graph estimation unit 210 and the graph estimation unit 209 are The same configuration may be used.
In addition, the video editing server 102 and the basic API extraction server 106 may be configured separately or may be integrated.

なお、APIライブラリ部201、編集グラフ蓄積部203、動画蓄積部205、ランキングDB部213の記憶部、遷移確率記憶部215、または、分類情報記憶部234は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、CR−ROM等の読み出しのみが可能な記憶媒体、RAM(Random Access Memory)のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成されるものとする。   The API library unit 201, the edit graph storage unit 203, the moving image storage unit 205, the storage unit of the ranking DB unit 213, the transition probability storage unit 215, or the classification information storage unit 234 may be a hard disk device, a magneto-optical disk device, a flash A nonvolatile memory such as a memory, a storage medium that can only be read such as a CR-ROM, a volatile memory such as a RAM (Random Access Memory), or a combination thereof is used.

なお、図1における公開閲覧部206、編集グラフ作成部202または実行部204、または、図2におけるグラフ推定部210、基本API分類部231、基本API選択部232または基本API遷移確率算出部233は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。
なお、この公開閲覧部206、編集グラフ作成部202、実行部204、グラフ推定部210、基本API分類部231、基本API選択部232または基本API遷移確率算出部233は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、この公開閲覧部206、編集グラフ作成部202、実行部204、グラフ推定部210、基本API分類部231、基本API選択部232または基本API遷移確率算出部233は、メモリおよびCPU(中央演算装置)により構成され、その機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
The public browsing unit 206, the edit graph creation unit 202 or the execution unit 204 in FIG. 1, or the graph estimation unit 210, the basic API classification unit 231, the basic API selection unit 232, or the basic API transition probability calculation unit 233 in FIG. It may be realized by dedicated hardware, or may be realized by a memory and a microprocessor.
The public browsing unit 206, the edit graph creation unit 202, the execution unit 204, the graph estimation unit 210, the basic API classification unit 231, the basic API selection unit 232, or the basic API transition probability calculation unit 233 are realized by dedicated hardware. The public browsing unit 206, the edit graph creation unit 202, the execution unit 204, the graph estimation unit 210, the basic API classification unit 231, the basic API selection unit 232, or the basic API transition probability calculation unit. 233 may be configured by a memory and a CPU (central processing unit), and may be implemented by loading a program for realizing the function into the memory and executing the program.

また、端末103Aおよび103Bには、周辺機器として入力装置、表示装置等(いずれも図示せず)が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはCRT(Cathode Ray Tube)や液晶表示装置等のことをいう。   Further, it is assumed that an input device, a display device, and the like (none of them are shown) are connected to the terminals 103A and 103B as peripheral devices. Here, the input device refers to an input device such as a keyboard and a mouse. The display device refers to a CRT (Cathode Ray Tube), a liquid crystal display device, or the like.


なお、上記の実施形態の説明においては、本実施の形態である映像編集サーバおよび基本API抽出サーバの処理対象として動画と音声を含む映像の場合のみについて説明してきたが、本実施の形態である映像編集サーバおよび基本API抽出サーバの処理対象とする媒体、すなわち、メディアとしては、動画のみ、音声のみ、または、動画と音声、の場合についても、同様に適応可能である

In the description of the above-described embodiment, only the case of a video including a moving image and audio as the processing target of the video editing server and the basic API extraction server according to the present embodiment has been described. The same can be applied to the case where only the moving image, only the sound, or the moving image and the sound are used as the media to be processed by the video editing server and the basic API extraction server.

本発明のメディア処理サーバまたはメディア処理サーバ装置は、実施形態の映像処理サーバ102に対応し、その処理をメディアに対して処理するものである。
また、本発明と実施形態との対応において、メディア宛先入力部が映像宛先入力部に、メディア受信部が映像受信部に、メディア入力元が映像入力元に、メディア出力先が映像出力先に、メディア指定情報が映像指定情報に、それぞれ対応する。
The media processing server or the media processing server device of the present invention corresponds to the video processing server 102 of the embodiment, and processes the processing on the media.
In the correspondence between the present invention and the embodiment, the media destination input unit is the video destination input unit, the media receiver is the video receiver, the media input source is the video input source, the media output destination is the video output destination, The media designation information corresponds to the video designation information.

以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。   The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design and the like within a scope not departing from the gist of the present invention.

本発明は、映像を編集するネットワーク上のサーバ装置に用いて好適である。   The present invention is suitable for use in a server device on a network for editing video.

この発明の一実施形態による映像編集サーバシステムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the video editing server system by one Embodiment of this invention. 図1の映像編集サーバ装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the video editing server apparatus of FIG. 一例としてのAPIと編集グラフを説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining API and an edit graph as an example. APIを図で示す例を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the example which shows API in a figure. 映像編集サーバシステムの閲覧時における動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement at the time of browsing of a video editing server system. ユーザの端末に表示される一例としての閲覧表示の画面図である。It is a screen figure of the browsing display as an example displayed on a user's terminal. 映像編集サーバシステムの編集時における動作を示すフローチャートであるIt is a flowchart which shows the operation | movement at the time of edit of a video editing server system. 図7のステップS702を詳細に説明うするフローチャートである。It is a flowchart explaining step S702 of FIG. 7 in detail. 遷移確率グラフの生成方法を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the production | generation method of a transition probability graph. 生成された遷移確率グラフから確率が高い遷移を検出する方法を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the method to detect the transition with high probability from the produced | generated transition probability graph. 生成された遷移確率グラフから確率が高い遷移を検出する方法のフローチャートである。It is a flowchart of the method of detecting the transition with high probability from the produced | generated transition probability graph. 編集を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating edit. グラフ選択を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating graph selection. 本映像編集サーバシステムの第1の応用例を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the 1st application example of this video editing server system. 本映像編集サーバシステムの第2の応用例を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the 2nd application example of this video editing server system. 本映像編集サーバシステムの第3の応用例を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the 3rd application example of this video editing server system. この発明の第2の実施形態による映像編集サーバシステムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the video editing server system by 2nd Embodiment of this invention. 図17の映像編集サーバ装置および抽出サーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the video editing server apparatus of FIG. 17, and an extraction server. 第2の実施形態による編集グラフの推定を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining estimation of the edit graph by 2nd Embodiment. APIの分類についての説明図である。It is explanatory drawing about the classification | category of API. 分類したAPIによる編集グラフの推定を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining estimation of the edit graph by the classified API. 映像編集サーバシステムの構成の例を示す構成図である。It is a block diagram which shows the example of a structure of a video editing server system.

符号の説明Explanation of symbols

101 ネットワーク
102 映像編集サーバ
103A、103B 端末
104 映像元端末
105 映像先端末
106 基本API抽出サーバ
201 APIライブラリ部
202 編集グラフ作成部
203 編集グラフ蓄積部
204 実行部
205 動画蓄積部
208 グラフ検索部
209、210 推定部
213 ランキングDB部
214 選定部
215 遷移確率記憶部
231 基本API分類部
232 基本API選択部
233 基本API遷移確率算出部
234 分類情報記憶部
2021 送受信部
2022 動画宛先入力部
2023 グラフ動画送信部
2024 グラフ編集部
2025 グラフ選択部
2041 映像生成部
2042 登録部
2043 映像送信部
2044 映像受信部
2061 送受信部
2062 ランキング取得部
2063 情報取得表示部
2064 閲覧数登録部
2141 ランキング取得部
2142 情報取得表示部
T1 グラフ動画対応テーブル
T2 画像回数テーブル
T3 編集グラフ回数テーブル
T4 API回数テーブル
101 Network 102 Video Editing Server 103A, 103B Terminal 104 Video Source Terminal 105 Video Destination Terminal 106 Basic API Extraction Server 201 API Library Unit 202 Edit Graph Creation Unit 203 Edit Graph Storage Unit 204 Execution Unit 205 Video Storage Unit 208 Graph Search Unit 209, 210 Estimator 213 Ranking DB Unit 214 Selection Unit 215 Transition Probability Storage Unit 231 Basic API Classification Unit 232 Basic API Selection Unit 233 Basic API Transition Probability Calculation Unit 234 Classification Information Storage Unit 2021 Transmission / Reception Unit 2022 Video Destination Input Unit 2023 Graph Video Transmission Unit 2024 Graph editing unit 2025 Graph selection unit 2041 Video generation unit 2042 Registration unit 2043 Video transmission unit 2044 Video reception unit 2061 Transmission / reception unit 2062 Ranking acquisition unit 2063 Information acquisition Display unit 2064 Views registration unit 2141 Index acquiring unit 2142 information acquisition display section T1 graph video correspondence table T2 image number table T3 edit graph count table T4 API count table

Claims (7)

動画または音声であるメディアを処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、前記API毎に記憶されている基本API対応記憶部と、
前記基本API間の遷移確率が記憶されている遷移確率記憶部と、
複数のAPIが入力されることに応じて、前記入力された複数のAPIに該当する基本APIを前記基本API対応記憶部から読み出し出力する基本API選択部と、
前記基本API選択部から入力された基本API間の遷移確率を、前記遷移確率記憶部から読み出し、前記読み出した遷移確率に基づいて前記基本APIが接続された編集グラフを生成するグラフ推定部と、
前記グラフ推定部が生成した編集グラフに基づいてメディアを編集する実行部と、
を有することを特徴とするメディア編集サーバ装置。
An API for processing media that is video or audio and a basic API that has different API parameter values associated with each other, and a basic API-compatible storage unit that is stored for each API;
A transition probability storage unit in which transition probabilities between the basic APIs are stored;
A basic API selection unit that reads out and outputs a basic API corresponding to the plurality of input APIs from the basic API corresponding storage unit in response to input of a plurality of APIs;
A graph estimation unit that reads a transition probability between basic APIs input from the basic API selection unit from the transition probability storage unit and generates an edit graph to which the basic API is connected based on the read transition probability;
An execution unit for editing the media based on the edit graph generated by the graph estimation unit;
A media editing server device characterized by comprising:
前記メディア編集サーバ装置が、
前記APIの順序と前記APIのパラメータの設定値とが記述された編集グラフが記憶されている編集グラフ蓄積部と、
前記編集グラフ蓄積部に記憶されている編集グラフに基づいて、前記API毎に、該APIを統計的に異なるパラメータの設定値を有する前記複数の基本APIに分類し、前記APIと前記分類した基本APIとを関連付けて前記基本API対応記憶部に記憶させる基本API分類部と、
前記基本API分類部が分類した基本API間の遷移確率を、前記編集グラフ蓄積部に蓄積されている編集グラフに基づいて算出し、該算出した遷移確率を前記遷移確率記憶部に記憶させる基本API遷移確率算出部と、
を有することを特徴とする請求項1に記載のメディア編集サーバ装置。
The media editing server device
An edit graph storage unit storing an edit graph in which the API order and API parameter setting values are described;
Based on the edit graph stored in the edit graph accumulating unit, for each API, the API is classified into the plurality of basic APIs having statistically different parameter setting values, and the API and the classified basics A basic API classifying unit that associates an API and stores it in the basic API-compatible storage unit;
A basic API for calculating a transition probability between basic APIs classified by the basic API classifying unit based on an editing graph stored in the editing graph storage unit and storing the calculated transition probability in the transition probability storage unit A transition probability calculation unit;
The media editing server device according to claim 1, further comprising:
前記メディア編集サーバ装置が、
APIを基本APIに分類するために用いる、複数のパラメータの設定値を分類するための分類情報が記憶されている分類情報記憶部を有し、
前記基本API分類部が、
前記APIを前記基本APIに分類する時に、前記複数のパラメータの設定値を統計的に分類するための分類情報を前記編集グラフ蓄積部に蓄積されている編集グラフに基づいて算出し、該算出した分類情報に基づいて前記APIを前記基本APIに分類し、前記算出した分類情報を前記分類情報記憶部に記憶させ、
前記基本API選択部が、
前記APIと該APIのパラメータの設定値とが入力されたことに応じて、前記入力されたAPIに該当する分類情報を前記分類情報記憶部から読み出し、該読み出した分類情報と前記入力されたパラメータの設定値とに基づいて、前記入力された複数のAPIに該当する基本API対応記憶部から読み出した基本APIの中から、前記入力された複数のパラメータの設定値に該当する基本APIを選択し、該選択した基本APIを出力する、
ことを特徴とする請求項2に記載のメディア編集サーバ装置。
The media editing server device
A classification information storage unit storing classification information for classifying setting values of a plurality of parameters used for classifying an API into a basic API;
The basic API classification unit is
When classifying the API into the basic API, classification information for statistically classifying the setting values of the plurality of parameters is calculated based on the editing graph stored in the editing graph storage unit, and the calculation is performed. Classifying the API into the basic API based on classification information, storing the calculated classification information in the classification information storage unit;
The basic API selection unit
In response to the input of the API and the set value of the API parameter, the classification information corresponding to the input API is read from the classification information storage unit, and the read classification information and the input parameter The basic API corresponding to the input values of the plurality of parameters is selected from the basic APIs read out from the basic API correspondence storage unit corresponding to the input APIs. , Output the selected basic API,
The media editing server device according to claim 2, wherein:
前記メディア編集サーバ装置が、
ユーザが用いる端末とネットワークを介して接続されるメディア編集サーバ装置であり、
前記メディア編集サーバ装置が、
メディアを処理するAPIが記憶されているAPIライブラリ部と、
編集グラフを前記編集グラフ蓄積部から取得するための選択情報を前記端末から受信し、前記受信した選択情報に基づいて前記編集グラフ蓄積部から編集グラフを取得するグラフ選択部と、
メディア入力元およびメディア出力先を指定するためのメディア指定情報を前記端末から受信するメディア宛先入力部と、
前記メディア宛先入力部が受信したメディア指定情報に基づいてメディア入力元からメディアを取得するメディア受信部と、
を有し、
前記実行部が、
前記取得した編集グラフに記述されているAPIを前記APIライブラリ部から取得し、前記取得した編集グラフと前記取得したAPIとに基づいて前記メディア受信部が取得したメディアを編集し、前記編集したメディアを前記メディア指定情報のメディア出力先に出力する、
ことを特徴とする請求項1から請求項3に記載のメディア編集サーバ装置。
The media editing server device
A media editing server device connected to a terminal used by a user via a network,
The media editing server device
An API library section in which an API for processing media is stored;
Receiving a selection information for acquiring an edit graph from the edit graph storage unit from the terminal, and a graph selection unit for acquiring an edit graph from the edit graph storage unit based on the received selection information;
A media destination input unit for receiving media designation information for designating a media input source and a media output destination from the terminal;
A media receiving unit that acquires media from a media input source based on the media designation information received by the media destination input unit;
Have
The execution unit is
The API described in the acquired editing graph is acquired from the API library unit, the media acquired by the media receiving unit is edited based on the acquired editing graph and the acquired API, and the edited media To the media output destination of the media designation information,
The media editing server device according to claim 1, wherein the media editing server device is a device.
前記端末が、前記複数のAPIを、または、前記APIと該APIのパラメータの設定値とを、前記メディア編集サーバ装置に入力し、
前記グラフ選択部が、前記グラフ推定部が生成した編集グラフを、前記取得する編集グラフとする、
ことを特徴とする請求項4に記載のメディア編集サーバ装置。
The terminal inputs the plurality of APIs, or the API and a parameter setting value of the API, to the media editing server device,
The graph selection unit, the edit graph generated by the graph estimation unit is the edit graph to be acquired,
The media editing server device according to claim 4, wherein:
ユーザが用いる端末とメディア編集サーバ装置とがネットワークを介して接続されるメディア編集システムであり、
前記メディア編集サーバ装置が、
動画または音声であるメディアを処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、前記API毎に記憶されている基本API対応記憶部と、
前記基本API間の遷移確率が記憶されている遷移確率記憶部と、
複数のAPIが入力されることに応じて、前記入力された複数のAPIに該当する基本APIを前記基本API対応記憶部から読み出し出力する基本API選択部と、
前記基本API選択部から入力された基本API間の遷移確率を、前記遷移確率記憶部から読み出し、前記読み出した遷移確率に基づいて前記基本APIが接続された編集グラフを生成するグラフ推定部と、
前記グラフ推定部が生成した編集グラフに基づいてメディアを編集する実行部と、
を有することを特徴とするメディア編集システム。
A media editing system in which a terminal used by a user and a media editing server device are connected via a network;
The media editing server device
An API for processing media that is video or audio and a basic API that has different API parameter values associated with each other, and a basic API-compatible storage unit that is stored for each API;
A transition probability storage unit in which transition probabilities between the basic APIs are stored;
A basic API selection unit that reads out and outputs a basic API corresponding to the plurality of input APIs from the basic API corresponding storage unit in response to input of a plurality of APIs;
A graph estimation unit that reads a transition probability between basic APIs input from the basic API selection unit from the transition probability storage unit and generates an edit graph to which the basic API is connected based on the read transition probability;
An execution unit for editing the media based on the edit graph generated by the graph estimation unit;
A media editing system comprising:
メディア編集サーバ装置であるコンピュータを、
動画または音声であるメディアを処理するAPIと、該APIのパラメータの値が異なる基本APIとが関連付けて、前記API毎に記憶されている基本API対応記憶部と、
前記基本API間の遷移確率が記憶されている遷移確率記憶部と、
複数のAPIが入力されることに応じて、前記入力された複数のAPIに該当する基本APIを前記基本API対応記憶部から読み出し出力する基本API選択部と、
前記基本API選択部から入力された基本API間の遷移確率を、前記遷移確率記憶部から読み出し、前記読み出した遷移確率に基づいて前記基本APIが接続された編集グラフを生成するグラフ推定部と、
前記グラフ推定部が生成した編集グラフに基づいてメディアを編集する実行部と、
として機能させるためのメディア編集プログラム。
A computer that is a media editing server device
An API for processing media that is video or audio and a basic API that has different API parameter values associated with each other, and a basic API-compatible storage unit that is stored for each API;
A transition probability storage unit in which transition probabilities between the basic APIs are stored;
A basic API selection unit that reads out and outputs a basic API corresponding to the plurality of input APIs from the basic API corresponding storage unit in response to input of a plurality of APIs;
A graph estimation unit that reads a transition probability between basic APIs input from the basic API selection unit from the transition probability storage unit and generates an edit graph to which the basic API is connected based on the read transition probability;
An execution unit for editing the media based on the edit graph generated by the graph estimation unit;
Media editing program to function as
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