JP5411433B2 - 映像の属性に基づいた映像分類方法、システムおよび保存媒体 - Google Patents
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Description
しかし、上記3つのパラメータに対し、各々閾値を設定すると、互いに相反した判断が出し得る。したがって、上記3つのパラメータを統合し、一つの閾値に設定する必要がある。これのため、映像分類部140は神経網(ニューラルネットワーク)アルゴリズムを利用し、上記3つのパラメータを包括した一つの評価関数を計算し、上記評価関数に対する一つの閾値を設定する。映像分類部140は上記評価関数が上記設定された閾値を超えるかの可否に応じ、入力映像をビジネスグラフィック映像あるいは写真映像に分類する。
y=f(w0+x1*w1+…+xn*wn) (5)
本発明の実施形態のように、3つのパラメータLFD、Avg_CおよびFFDが使用されるとすると、n=3であり、x1ないしx3は任意の映像一つに対するLFD、Avg_CおよびFFDに各々該当する。式(5)の評価関数f(x)は多様な形態で定義され得るが、次の式(6)のようにシグモイド関数として定義され得る。
一方、多層パーセプトロン神経網は上記加重値を適応(adapt)させることによって複数の入力映像に対し、訓練(train)される。上記訓練する間に、神経網出力は意図した(desired)出力と比較される。上記二つの信号間の差異は加重値を適応させることに使用される。適応の比率は学習率(learning rate)によって制御され得る。
まず、色空間変換部105は、入力されたRGB映像を明るさ−彩度色空間の成分に変換する(S61)。上記明るさ―彩度色空間はCIELab色空間、CIECAM02色空間など明るさと彩度を表現し得る色空間を意味する。
105 色空間変換部
110 明るさ分析部
120 彩度分析部
130 境界分析部
140 映像分類部
Claims (17)
- 入力映像を写真映像と写真映像以外の映像に分類するシステムであって、
上記入力映像に対して明るさ成分の明るさ頻度分布を計算する明るさ分析部と、
上記入力映像に対して彩度成分の平均を計算する彩度分析部と、
上記入力映像に対して明るさ成分の周波数分布を計算する境界分析部と、
上記計算された明るさ頻度分布、彩度成分の平均及び周波数分布をパラメータとする評価関数の値を所定の閾値と比較し、上記入力映像を分類する映像分類部と、
を含む映像分類システム。 - 上記入力映像に対して少なくとも一つの明るさ成分と彩度成分を生成する明るさ−彩度色空間の成分に変換する色空間変換部をさらに含む、
請求項1に記載の映像分類システム。 - 上記入力映像はRGB映像である、
請求項1に記載の映像分類システム。 - 上記明るさ−彩度色空間はCIELab色空間あるいはCIECAM02色空間である、
請求項2に記載の映像分類システム。 - 上記明るさ分析部は、
隣接した明るさ成分の頻度間の差異を計算する、
請求項1に記載の映像分類システム。 - 上記彩度成分は、
CIELab色空間のLabデータ中、a成分の自乗とb成分の自乗を足した値の自乗近である、
請求項1に記載の映像分類システム。 - 上記境界分析部は、
上記変換された成分中、明るさ成分を周波数領域に変換し、上記周波数領域で隣接した周波数成分の頻度間の差異を計算する、
請求項1に記載の映像分類システム。 - 上記映像分類部は、
神経網アルゴリズムを適用し、上記評価関数を求める、
請求項1に記載の映像分類システム。 - 入力映像を写真映像と写真映像以外の映像に分類する方法であって、
上記入力映像に対して明るさ成分の明るさ頻度分布を計算する段階と、
上記入力映像に対して彩度成分の平均を計算する段階と、
上記入力映像に対して明るさ成分の周波数分布を計算する段階と、
上記計算された明るさ頻度分布、彩度成分の平均及び周波数分布をパラメータとする評価関数の値を所定の閾値と比較し、上記入力映像を分類する段階と、
を含む映像分類方法。 - 上記入力映像に対して少なくとも一つの明るさ成分と彩度成分を生成する明るさ−彩度色空間の成分に変換する段階をさらに含む、
請求項9に記載の映像分類方法。 - 上記入力映像はRGB映像である、
請求項9に記載の映像分類方法。 - 上記明るさ−彩度色空間はCIELab色空間あるいはCIECAM02色空間である、
請求項10に記載の映像分類方法。 - 上記明るさ頻度分布を計算する段階は、
隣接した明るさ成分の頻度間の差を計算する段階を含む、
請求項9に記載の映像分類方法。 - 上記彩度成分は、
CIELab色空間のLabデータ中、a成分の自乗とb成分の自乗を足した値の自乗近である、
請求項9に記載の映像分類方法。 - 上記周波数分布を計算する段階は、
上記変換された成分中、明るさ成分を周波数領域に変換する段階と、
上記周波数領域に隣接した周波数成分の頻度間の差異を計算する段階とを含む、
請求項9に記載の映像分類方法。 - 上記入力映像を分類する段階は、
神経網アルゴリズムを適用し、上記評価関数を求める、
請求項9に記載の映像分類方法。 - コンピュータに、請求項9乃至16の何れか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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