JP5159492B2 - 特定シーン学習システム及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明による一実施例の特定シーン学習システムにおけるダイジェスト編集装置の本発明に係る一部の機能ブロック図である。図2は、本発明による一実施例の特定シーン学習システムにおける知識メタデータ生成装置13の機能ブロック図である。図3は、本発明による一実施例の特定シーン学習システムにおける定義知識抽出装置の機能ブロック図である。図4は、本発明による一実施例の特定シーン学習システムにおけるダイジェスト生成装置の機能ブロック図である。
帰納論理プログラミングによる推論処理のILP処理としては、PROGOLなどがよく知られている(例えば、古川康一他、「帰納論理プログラミング」、共立出版,2001年5月発行)。そこで、ハイライト知識抽出装置(HKE)として機能する定義知識抽出装置14は、学習目標概念に関連する知識を帰納論理プログラミングの背景知識として利用することができ、述語形式変換手段141によって、このようなILP処理系の入力として用いることのできる述語形式を生成することができる。
ILP処理系の出力を「ハイライト定義知識」として定義知識ベース(KB2)15に蓄積する。蓄積するときの形式は、述語形式そのものでもよいし、SPARQL(sparql Protocol and RDF Query Language)などの知識ベースの問い合わせ言語形式に変換して蓄積してもよい。例えば、述語形式とsparqlクエリーの対応例を図9に示す。
ユーザ(例えば、放送局の番組制作者)は、ダイジェスト生成装置(DG)16を利用して、知識ベース(KB1)12及び定義知識ベース(KB2)15から、任意のスポーツ映像のうちのハイライトシーンを抽出することができる。例えば、ダイジェスト生成装置(DG)16は、定義知識ベース(KB2)15に蓄積されたハイライト定義からSPARQLなどの問い合わせ言語を抽出し、この問い合わせ言語を検索キーとして知識ベース(KB1)12内のメタ情報を検索し、ハイライト定義に該当するシーン群を抽出することができる。得られたシーン群は、「ハイライトシーンの候補」として、識別情報を付してコンテンツ制作者に提供することで編集支援を行うか、又は得られたシーン群を結合することによって、自動的にダイジェスト映像を生成する。
図10に、本発明による一実現例のダイジェスト生成装置を用いたダイジェスト映像制作支援システムを示す。本システムは、放送局のようなコンテンツプロバイダーにおいて利用されることを想定している。
図12に、本発明による一実現例のダイジェスト生成装置を用いたダイジェスト映像提供システムを示す。本システムは、ユーザの家庭にある受信機やPCなどに内蔵することを想定している。尚、図10と同様な構成要素には同一の参照番号を付して説明する。
12 知識ベース(KB1)
13 知識メタデータ生成装置(KMG)
14 定義知識抽出装置
15 定義知識ベース(KB2)
16 ダイジェスト生成装置(DG)
20 メタデータ自動生成システム
21 メタデータ蓄積装置(MDSS)
22 ダイジェスト編集システム(DPS)
23 映像視聴システム(VPS)
131 オントロジ情報参照手段
132 高レベル情報付加手段
141 述語形式変換手段
142 機械学習手段
161 定義シーン抽出手段
162 定義シーン結合手段
163 定義シーン記録再生手段
12a 試合知識ベース
13a 知識メタデータ生成装置(KMG)
14a ハイライト知識抽出装置(HKE)
15a ハイライト知識ベース(KB2)
16a ダイジェスト生成装置
131a スポーツオントロジ
142a ILP処理系(ILPS)
Claims (9)
- 所定のイメージ情報に関連付けられたメタ情報を外部から受信し、特定シーンのダイジェスト編集を行う手段と、前記特定シーンの編集に用いられたメタ情報に、特定シーンとして編集されたか否かを識別可能な付加情報を付して第1の知識ベースに蓄積する手段とを有するダイジェスト編集装置と、
前記第1の知識ベースに蓄積された付加情報付きのメタ情報を述語形式に変換する手段と、述語形式に変換した情報を機械学習させて、特定シーンとして編集されるべき知識定義のデータを抽出し、第2の知識ベースに蓄積する手段とを有する定義知識抽出装置と、
任意のイメージ情報のダイジェスト編集のために、前記第2の知識ベースに蓄積された知識定義のデータを検索キーとして、前記第1の知識ベースに蓄積されたメタ情報の中から前記検索キーに該当するメタ情報を抽出する手段を有するダイジェスト生成装置と、
を備えることを特徴とする、特定シーン学習システム。 - 前記第1の知識ベースに蓄積されたメタ情報に、特定シーンとして編集されるべく予め規定されたオントロジを参照して、前記特定シーンとして編集されたメタデータに当該オントロジに基づく記述を付して高度化し、高度化したメタ情報を前記特定シーンとして編集されたメタ情報の代わりに蓄積する手段を有する知識メタデータ生成装置を更に備えることを特徴とする、請求項1に記載の特定シーン学習システム。
- 前記定義知識抽出装置は、メタデータを帰納論理プログラミング処理で用いることのできる述語形式に変換し、
前記ダイジェスト生成装置は、前記知識定義のデータを、述語形式そのものか、又はSPARQL(sparql Protocol and RDF Query Language)の知識ベースの問い合わせ言語形式に変換したデータで生成することを特徴とする、請求項1又は2に記載の特定シーン学習システム。 - 前記知識メタデータ生成装置は、前記検索キーによって抽出した該当するメタ情報に対応するシーン群を、前記ダイジェスト編集装置に送出する手段を有することを特徴とする、請求項1〜3のいずれか一項に記載の特定シーン学習システム。
- 前記知識メタデータ生成装置は、前記検索キーによって抽出した該当するメタ情報に対応するシーン群を結合し、ダイジェスト映像を生成する手段を有することを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一項に記載の特定シーン学習システム。
- 前記知識メタデータ生成装置は、前記生成したダイジェスト映像又は対応するメタデータのリストを記録装置に記録させるか、又は表示装置に表示する手段を更に有することを特徴とする、請求項5に記載の特定シーン学習システム。
- 請求項1に記載のダイジェスト編集装置として構成するコンピュータに、
所定のイメージ情報に関連付けられたメタ情報を外部から受信し、特定シーンのダイジェスト編集を行うステップと、
前記ステップによって特定シーンの編集に用いられたメタ情報に、特定シーンとして編集されたか否かを識別可能な付加情報を付して前記第1の知識ベースに蓄積するステップとを実行させるためのプログラム。 - 請求項1に記載の定義知識抽出装置として構成するコンピュータに、
前記第1の知識ベースに蓄積された付加情報付きのメタ情報を述語形式に変換するステップと、
述語形式に変換した情報を機械学習させて、特定シーンとして編集されるべき知識定義のデータを抽出し、第2の知識ベースに蓄積するステップとを実行させるためのプログラム。 - 請求項1に記載のダイジェスト生成装置として構成するコンピュータに、
任意のイメージ情報のダイジェスト編集のために、前記第2の知識ベースに蓄積された知識定義のデータを検索キーとして、前記第1の知識ベースに蓄積されたメタ情報の中から前記検索キーに該当するメタ情報を抽出するステップを実行させるためのプログラム。
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