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touya m
- 2. 研究背景
•日々増加する動画コンテンツを組織的に管理及び分類するのが課題になる
•ユーザ視点から、莫大なコンテンツで
•興味のある動画を探すのはたいへんなこと
ユーザが興味を持つ動画を 自動発見し、提供するのが 重要である
動画の自動要約と分類問題に取り組む研究が多く行われている
「Dynamic Key-frame Extraction for Video Summarization」 - Gianluigi Ciocca, Raimondo Schettini
「Video Summarization With Supervised Learning」 - Jayanta Basak, Varun Luthra, Santanu Chaudhury
「Video Summarization Preserving Dynamic Content 」 - Francine Chen, Matthew Cooper, John Adcock
「Video Summarization Using Clustering」 - Tommy Cheng
「Classification of Video Data Using Neural Network with Bhattacharyya Kernel」 - Dong-Chul Park
「A Hybrid Approach To News Video Classification Multimodal Features」 - P.Wang, R.Cai, SQ-Yang
（先行研究でやられていない）
- 4. 実験設定
•動画サンプル： 風景に限定
YouTubeから20個 短時間（5分以内）
•ユーザサンプル： 事前に実施したアンケート
20個の動画をランダム順に見せる
「もう一度見たい または 保存したい」 と思う
動画番号を複数個
アンケート結果： 40人から返信
選択条件：（最低5つの動画が好き）
30人の実回答をユーザ嗜好データとして使用
（ユーザ：30 動画：20）
- 6. ヒストグラムの特徴抽出
画像フレームの例
Self-Organizing Maps(SOM)
120
260
……
780
43
0.12
0.26
……
0.78
0.043
正規化
ノルムが1となるベクトル
SOM学習 サンプル
フレームを代表する
特徴ベクトル
RGB チャンネルの一つを利用
…………….. Sampling
0
255
Sampling 数：30
- 7. SOMに関する設定
•入力層ニューロン数： 30
•出力層： 30 x 30 の境界ある2次元セル状
•近傍半径： 4
•Weight初期値(푊푡)：Random( -1 , 1)
•学習率(θ푡)： 0.3
•学習ステップ数(t): 1000 - 3000
Self-Organizing Maps(SOM)
勝者ニューロン結合の更新式：
퐷푡: 入力ベクトル α푡: 近傍関数
- 8. ①動画の要約
従来手法：（隣接画像フレームのヒストグラム差分法）
•動画シーンの切れ目を検知
•キーフレームを選択
欠点：
•シーンの内容が複雑になると、切れ目の検知が難しい
•光の照射状況によって、影響を受ける（カメラのフラッ シュなど）
本研究手法：
•SOMを用いて、画像フレームをクラスタリングする
•同じ出力ニューロンにマッピングされた画像フ レームの累積値で、フレーム重要度を判断
•累積の平均値以上となるフレームを選択
利点：
•フレーム間の関係に依存しない
•光などの外乱の影響を受けない
時系列フレーム
順次に入力
time
- 14. ③ユーザ嗜好の発見
学習サンプル
15
8
テストサンプル
17
11
0
13
3
6
9
1
7
19
4
5
2
16
10
14
12
18
（動画：20個）
10個
10個
好き
嫌い
これらを 発見しよう
設定：
•20個のサンプルをランダムに半分 ずつ分ける
•興味あるサンプルを半分ずつ配 分する（但し、奇数の場合テストサ ンプルのほうは多い） タスク：
•学習サンプルを既知情報から、未 知情報としてのテストサンプルの 中で、ユーザの嗜好動画を発見し よう 評価方法：
•ユーザ毎に、「一回学習、一回予 測」を100回行う
•100回での正解率を評価値とする
•全ユーザ分の平均値を最終評価 値とする
- 15. 例: User[18] = { 2, 4, 5, 8, 11, 17 }
手法
•Cluster[0] = { 0, 4, 6 }
•Cluster[1] = { 5, 14, 17 }
•Cluster[2] = { 1, 9, 12 }
•Cluster[3] = { 7, 15, 18, 19 }
•Cluster[4] = { 2, 8, 11 }
•Cluster[5] = { 3, 10, 13, 16 }
想定状況：
同系動画がユーザ嗜好 である
発見：
ユーザの「好き」中心点 に最寄りの同系動画を 選択
- 17. User[13] = { 3, 10, 11, 17, 19 }
•Cluster[0] = { 0, 4, 6 }
•Cluster[1] = { 5, 14, 17 }
•Cluster[2] = { 1, 9, 12 }
•Cluster[3] = { 7, 15, 18, 19 }
•Cluster[4] = { 2, 8, 11 }
•Cluster[5] = { 3, 10, 13, 16 }
考察
アンケート回答者から：
•「同じ種類の動画が何回も 出現して、重複を感じるた め、好きとならなかった」
•「画面が多く変化する動画 が保存したいと思った」
•など…
- 18. まとめ
①SOMを用いた動画の要約手法：
•風景動画の場合に適する ②要約に基づいた動画のクラスタリング手法：
•色的に同系の動画クラスタリングが自動形成できた ③クラスタリングに基づき、ユーザ嗜好の発見：
•クラスタリングはユーザ嗜好分析に適用できるが、 より正しく予測するために、 手法の改善（他手法との組み合わせなど）が必要である
