JPH11136573A - 映像情報一斉付加方法およびその方法を記録した記録媒体 - Google Patents
映像情報一斉付加方法およびその方法を記録した記録媒体Info
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- JPH11136573A JPH11136573A JP29379597A JP29379597A JPH11136573A JP H11136573 A JPH11136573 A JP H11136573A JP 29379597 A JP29379597 A JP 29379597A JP 29379597 A JP29379597 A JP 29379597A JP H11136573 A JPH11136573 A JP H11136573A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 代表画像を類似度により分類し、分類毎でま
とめて一斉に情報を付加し、オペレータの負担を減らす
ことができる映像情報付加方法を提供する。 【解決手段】 映像における各場面を代表するフレーム
画像の情報をステップ１０１の特徴量抽出段階に入力す
る。まず、１０１の特徴量抽出段階において、入力され
たフレーム画像から特徴量ベクトルを抽出する。次に、
ステップ１０２のクラスタリング段階において、特徴量
ベクトルが類似したクラスタに分類する。続いて、ステ
ップ１０３のフレーム画像表示段階では、クラスタ毎に
フレーム画像を表示する。最後に、ステップ１０４の情
報入力段階において、対象となるフレーム画像を指定し
てそのフレーム画像に付加する情報を入力する。これに
より、分類毎でまとめて情報を付加できるようし、似た
フレーム画像を持つ場面をまとめて一斉に情報を付加で
きるようする。
とめて一斉に情報を付加し、オペレータの負担を減らす
ことができる映像情報付加方法を提供する。 【解決手段】 映像における各場面を代表するフレーム
画像の情報をステップ１０１の特徴量抽出段階に入力す
る。まず、１０１の特徴量抽出段階において、入力され
たフレーム画像から特徴量ベクトルを抽出する。次に、
ステップ１０２のクラスタリング段階において、特徴量
ベクトルが類似したクラスタに分類する。続いて、ステ
ップ１０３のフレーム画像表示段階では、クラスタ毎に
フレーム画像を表示する。最後に、ステップ１０４の情
報入力段階において、対象となるフレーム画像を指定し
てそのフレーム画像に付加する情報を入力する。これに
より、分類毎でまとめて情報を付加できるようし、似た
フレーム画像を持つ場面をまとめて一斉に情報を付加で
きるようする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、映像に属性や注釈
などの情報を付加する装置に関する。
などの情報を付加する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】映像の使い勝手を向上させるために、映
像にカット点情報やキーワードなどの属性や注釈の情報
を付加し、映像の検索や分類に用いることが提案されて
いる。これらの情報を付加する方法として、計算機によ
る映像解析により自動的に行う方法と、人手によって行
う方法がある。
像にカット点情報やキーワードなどの属性や注釈の情報
を付加し、映像の検索や分類に用いることが提案されて
いる。これらの情報を付加する方法として、計算機によ
る映像解析により自動的に行う方法と、人手によって行
う方法がある。
【０００３】従来技術のうち、人手によって映像に情報
を付加するための装置として、表計算機能を持ったスプ
レッドシート用いるものがある（特開平８−９５９８６
号）。この従来技術は、ビデオ映像を入力して、場面毎
に代表画像を抽出する第１の手段と、場面毎に関連する
情報を入力する第２の手段と、代表画像と場面毎の関連
情報とが同じ行もしくは列になるように表を作成して表
示する第３の手段を有する。なお、場面とは、同一被写
体の存在区間、同一テーマの区間、類似フレーム画像の
連続区間、などといった、ある基準により切り分けられ
るフレーム区間である。この従来技術によると、ユーザ
はビデオ映像をモニタしながら、気付いたときに随時関
連情報を書き込むことができ、また、入力された情報か
ら計算される別の情報を一覧表の中で即座に確認でき
る。
を付加するための装置として、表計算機能を持ったスプ
レッドシート用いるものがある（特開平８−９５９８６
号）。この従来技術は、ビデオ映像を入力して、場面毎
に代表画像を抽出する第１の手段と、場面毎に関連する
情報を入力する第２の手段と、代表画像と場面毎の関連
情報とが同じ行もしくは列になるように表を作成して表
示する第３の手段を有する。なお、場面とは、同一被写
体の存在区間、同一テーマの区間、類似フレーム画像の
連続区間、などといった、ある基準により切り分けられ
るフレーム区間である。この従来技術によると、ユーザ
はビデオ映像をモニタしながら、気付いたときに随時関
連情報を書き込むことができ、また、入力された情報か
ら計算される別の情報を一覧表の中で即座に確認でき
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の従
来技術では、場面毎の代表画像に対して個々に情報を付
加する必要があるため、オペレータの負担が大きいの
で、小規模の映像に対して情報を付加する場合には有効
であるが、大量の映像データを対象にして情報を付加す
る場合には実用的ではないという問題があった。
来技術では、場面毎の代表画像に対して個々に情報を付
加する必要があるため、オペレータの負担が大きいの
で、小規模の映像に対して情報を付加する場合には有効
であるが、大量の映像データを対象にして情報を付加す
る場合には実用的ではないという問題があった。
【０００５】そこで本発明は、代表画像を類似度により
分類し、分類毎でまとめて一斉に情報を付加し、オペレ
ータの負担を減らすことができる映像情報付加装置を提
供することを課題とする。
分類し、分類毎でまとめて一斉に情報を付加し、オペレ
ータの負担を減らすことができる映像情報付加装置を提
供することを課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記の課題を解決するた
めに、本発明は、各場面の代表フレーム画像の特徴量ベ
クトルを抽出する特徴量抽出段階と、特徴量ベクトルが
類似したクラスタに分類するクラスタリング段階と、ク
ラスタ毎にフレーム画像を表示手段に表示するフレーム
画像表示段階と、フレーム画像を指定して情報を入力す
る情報入力段階とを有することを特徴とする。
めに、本発明は、各場面の代表フレーム画像の特徴量ベ
クトルを抽出する特徴量抽出段階と、特徴量ベクトルが
類似したクラスタに分類するクラスタリング段階と、ク
ラスタ毎にフレーム画像を表示手段に表示するフレーム
画像表示段階と、フレーム画像を指定して情報を入力す
る情報入力段階とを有することを特徴とする。
【０００７】また、本発明は、前記特徴量抽出段階にお
いて、各場面の代表フレーム画像を縮小した画像の輝度
値の並びを特徴量ベクトルとすることを特徴とするもの
もある。
いて、各場面の代表フレーム画像を縮小した画像の輝度
値の並びを特徴量ベクトルとすることを特徴とするもの
もある。
【０００８】また、本発明は、前記クラスタリング段階
において、所望のクラスタ数になるまで、クラスタの重
心と特徴量ベクトルとの間の距離の和の最も大きいクラ
スタを分割することによってクラスタリングを行うこと
を特徴とするものもある。
において、所望のクラスタ数になるまで、クラスタの重
心と特徴量ベクトルとの間の距離の和の最も大きいクラ
スタを分割することによってクラスタリングを行うこと
を特徴とするものもある。
【０００９】また、本発明は、前記フレーム画像表示段
階が、クラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離の
標準偏差の小さい順にクラスタを並べることを特徴とす
るものもある。
階が、クラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離の
標準偏差の小さい順にクラスタを並べることを特徴とす
るものもある。
【００１０】また、本発明は、前記フレーム画像表示段
階が、クラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離が
小さい順にフレーム画像を並べることを特徴とするもの
もある。
階が、クラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離が
小さい順にフレーム画像を並べることを特徴とするもの
もある。
【００１１】また、本発明は、前記フレーム画像表示段
階が、クラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離
と、前記距離の標準偏差との比較結果に基づいて、フレ
ーム画像をハイライト表示することを特徴とするものも
ある。
階が、クラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離
と、前記距離の標準偏差との比較結果に基づいて、フレ
ーム画像をハイライト表示することを特徴とするものも
ある。
【００１２】また、本発明は、前記フレーム画像表示段
階が、情報付加済、あるいは、未付加のフレーム画像を
ハイライト表示することを特徴とするものもある。
階が、情報付加済、あるいは、未付加のフレーム画像を
ハイライト表示することを特徴とするものもある。
【００１３】また、本発明は、前記フレーム画像表示段
階が、指定したフレーム画像に付加されている情報を表
示し、指定したフレーム画像が複数の場合には、付加情
報の和集合、あるいは、積集合を表示することを特徴と
するものもある。
階が、指定したフレーム画像に付加されている情報を表
示し、指定したフレーム画像が複数の場合には、付加情
報の和集合、あるいは、積集合を表示することを特徴と
するものもある。
【００１４】本発明では、映像の各場面を代表するフレ
ーム画像から抽出した特徴量ベクトルが類似したクラス
タに分類し、分類したクラスタ毎にフレーム画像を表示
することで、分類毎でまとめて情報を付加できるように
することにより、似たフレーム画像を持つ場面をまとめ
て一斉に情報を付加できるようにしている。
ーム画像から抽出した特徴量ベクトルが類似したクラス
タに分類し、分類したクラスタ毎にフレーム画像を表示
することで、分類毎でまとめて情報を付加できるように
することにより、似たフレーム画像を持つ場面をまとめ
て一斉に情報を付加できるようにしている。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態について説明する。
の形態について説明する。
【００１６】図１は、本発明による方法の一実施形態例
を表す流れ図である。まず、場面を代表するフレーム画
像の情報が入力されると、ステップ１０１の特徴量抽出
段階においてフレーム画像から特徴量ベクトルを抽出す
る。次に、ステップ１０２のクラスタリング段階におい
て、特徴量ベクトルが類似したクラスタに分割する。ス
テップ１０３のフレーム画像表示段階では、クラスタ毎
にフレーム画像を表示する。ステップ１０４の情報入力
段階では、対象となるフレーム画像を指定して情報を入
力する。
を表す流れ図である。まず、場面を代表するフレーム画
像の情報が入力されると、ステップ１０１の特徴量抽出
段階においてフレーム画像から特徴量ベクトルを抽出す
る。次に、ステップ１０２のクラスタリング段階におい
て、特徴量ベクトルが類似したクラスタに分割する。ス
テップ１０３のフレーム画像表示段階では、クラスタ毎
にフレーム画像を表示する。ステップ１０４の情報入力
段階では、対象となるフレーム画像を指定して情報を入
力する。
【００１７】入力となるフレーム画像は、例えば、図２
に示す場面管理表によって管理される。第１列は場面の
ＩＤ番号であり、重複のない数字が割り振られる。第２
列は映像データのＩＤ番号であり、この列が存在するこ
とによって、複数の映像データを一括して管理すること
ができる。第３，４列は、それぞれ、場面の開始、終了
フレーム番号である。なお、ここではフレーム番号とし
たが時間によって管理してもよい。
に示す場面管理表によって管理される。第１列は場面の
ＩＤ番号であり、重複のない数字が割り振られる。第２
列は映像データのＩＤ番号であり、この列が存在するこ
とによって、複数の映像データを一括して管理すること
ができる。第３，４列は、それぞれ、場面の開始、終了
フレーム番号である。なお、ここではフレーム番号とし
たが時間によって管理してもよい。
【００１８】この場面管理表によって管理された情報を
用いて、図３のように映像データからフレーム画像を取
り出す。まず、場面管理表から１行ずつ情報を取り出
す。映像ＩＤ（図では「２００１」）によって指定され
る映像データから、開始フレーム番号（図では「４
５」）をのフレーム画像を取り出す。なお、ここでは場
面の開始フレームを代表としたが、終了フレームや中間
のフレームを用いてもよい。次に、取り出したフレーム
画像を、場面ＩＤ（図では「１」）と組にして管理す
る。以上の手順を場面管理表の各行について実行すれ
ば、各場面を代表するフレーム画像と場面ＩＤの組を取
り出すことができる。
用いて、図３のように映像データからフレーム画像を取
り出す。まず、場面管理表から１行ずつ情報を取り出
す。映像ＩＤ（図では「２００１」）によって指定され
る映像データから、開始フレーム番号（図では「４
５」）をのフレーム画像を取り出す。なお、ここでは場
面の開始フレームを代表としたが、終了フレームや中間
のフレームを用いてもよい。次に、取り出したフレーム
画像を、場面ＩＤ（図では「１」）と組にして管理す
る。以上の手順を場面管理表の各行について実行すれ
ば、各場面を代表するフレーム画像と場面ＩＤの組を取
り出すことができる。
【００１９】図４に、本発明の特徴量抽出段階（ステッ
プ１０１）の実施形態例を示す。ここでは、まず、フレ
ーム画像を９×６画素の縮小画像に縮小する。各画素
は、赤緑青（ＲＧＢ）の色の３要素から構成されるの
で、縮小画像は９×６×３＝１６２個の値から構成され
ることになる。この値を一定の順番で並べて（例えば、
左上から右下に走査する）１６２次元の特徴量ベクトル
ｘn（１≦ｎ≦Ｎ）とする。ここでｘnの添字ｎは、場面
ＩＤであり、Ｎは場面数である。
プ１０１）の実施形態例を示す。ここでは、まず、フレ
ーム画像を９×６画素の縮小画像に縮小する。各画素
は、赤緑青（ＲＧＢ）の色の３要素から構成されるの
で、縮小画像は９×６×３＝１６２個の値から構成され
ることになる。この値を一定の順番で並べて（例えば、
左上から右下に走査する）１６２次元の特徴量ベクトル
ｘn（１≦ｎ≦Ｎ）とする。ここでｘnの添字ｎは、場面
ＩＤであり、Ｎは場面数である。
【００２０】なお、ここでは縮小画像を９×６画素とし
たが、これ以外の大きさにしてもよい。また、色空間を
ＲＧＢ空間から、Ｌ* ｕ* ｖ* 均等色空間やＬ* ａ* ｂ
* 均等色空間など、他の色空間に変換してもよい。
たが、これ以外の大きさにしてもよい。また、色空間を
ＲＧＢ空間から、Ｌ* ｕ* ｖ* 均等色空間やＬ* ａ* ｂ
* 均等色空間など、他の色空間に変換してもよい。
【００２１】特徴量ベクトルｘnの各成分ｘnjは、平均
値
値
【００２２】
【数１】
【００２３】を引き、標準偏差σjで割って正規化して
おく。すなわち、
おく。すなわち、
【００２４】
【数２】
【００２５】とする。
【００２６】図５に、本発明のクラスタリング段階（ス
テップ１０２）の実施形態例の流れ図を示す。この実施
形態例では、初期クラスタ数を１とし、クラスタ数が所
望の数になるまで、クラスタの重心とそのクラスタに属
する特徴量ベクトルとの距離の和が最大であるクラスタ
を分割していく。つまり、ばらつきが大きいクラスタを
分割していくことにより、バランスが良く歪みの少ない
クラスタリングを行うものである。
テップ１０２）の実施形態例の流れ図を示す。この実施
形態例では、初期クラスタ数を１とし、クラスタ数が所
望の数になるまで、クラスタの重心とそのクラスタに属
する特徴量ベクトルとの距離の和が最大であるクラスタ
を分割していく。つまり、ばらつきが大きいクラスタを
分割していくことにより、バランスが良く歪みの少ない
クラスタリングを行うものである。
【００２７】まず、ステップ５０１で正規化された特徴
量ベクトルｘn（１≦ｎ≦Ｎ）を入力する。ただしＮは
特徴量ベクトルの数、すなわち、入力したフレーム画像
の数である。次に、ステップ５０２において１番目のク
ラスタの重心ｚ1の初期値を与える。またｍをクラスタ
数とし、初期値１とする。
量ベクトルｘn（１≦ｎ≦Ｎ）を入力する。ただしＮは
特徴量ベクトルの数、すなわち、入力したフレーム画像
の数である。次に、ステップ５０２において１番目のク
ラスタの重心ｚ1の初期値を与える。またｍをクラスタ
数とし、初期値１とする。
【００２８】続いて、ステップ５０３において、すべて
のｘnについて、最も近いクラスタ重心ｚi（１≦ｉ≦
ｍ）を見つけ、そのクラスタＣiにｘnが属するとする。
つまり、すべてのｘnを、いずれかのクラスタＣiに分配
する。数式で表すと、ｘn∈Ｃj,ｊ＝ａｒｇi ｍｉｎ
ｄ（ｘn，ｚi） （４）となる。ただし、ａｒｇi
ｍｉｎ ｘ（ｉ）は、ｘ（ｉ）が最小となるｉを表
す。また、ｄ（ｘ，ｙ）はｘとｙの間の距離であり、例
えば、ユーグリッド距離
のｘnについて、最も近いクラスタ重心ｚi（１≦ｉ≦
ｍ）を見つけ、そのクラスタＣiにｘnが属するとする。
つまり、すべてのｘnを、いずれかのクラスタＣiに分配
する。数式で表すと、ｘn∈Ｃj,ｊ＝ａｒｇi ｍｉｎ
ｄ（ｘn，ｚi） （４）となる。ただし、ａｒｇi
ｍｉｎ ｘ（ｉ）は、ｘ（ｉ）が最小となるｉを表
す。また、ｄ（ｘ，ｙ）はｘとｙの間の距離であり、例
えば、ユーグリッド距離
【００２９】
【数３】
【００３０】を用いることができる。
【００３１】次に、ステップ５０４において、次のよう
に距離の総和Ｄを求め、閾値Ｔと比較する。
に距離の総和Ｄを求め、閾値Ｔと比較する。
【００３２】
【数４】
【００３３】Ｄiは、クラスタＣiの重心ｚiとそのクラ
スタに属する特徴量ベクトルｘとの距離の和であり、Ｄ
は全クラスタにわたってＤiの和を求めたものである。
もしＤ＜Ｔならば、ステップ５０６に進み、そうでない
ならば、ステップ５０５に進む。
スタに属する特徴量ベクトルｘとの距離の和であり、Ｄ
は全クラスタにわたってＤiの和を求めたものである。
もしＤ＜Ｔならば、ステップ５０６に進み、そうでない
ならば、ステップ５０５に進む。
【００３４】ステップ５０５では、次のように各クラス
タＣiの重心ｚiを再計算する。
タＣiの重心ｚiを再計算する。
【００３５】
【数５】
【００３６】ただし、ＫiはＣiに属するｘの個数であ
る。ｚiの再計算の後は、ステップ５０３に戻って、ｘn
を分配し直す。
る。ｚiの再計算の後は、ステップ５０３に戻って、ｘn
を分配し直す。
【００３７】ステップ５０６では、クラスタ数ｍが、所
望のクラスタ数Ｍに達したかどうかを判別し、もしｍ＝
Ｍならば、ステップ５０７に進んでクラスタリング段階
を終了する。ｍ＜Ｍならば、ステップ５０８に進む。
望のクラスタ数Ｍに達したかどうかを判別し、もしｍ＝
Ｍならば、ステップ５０７に進んでクラスタリング段階
を終了する。ｍ＜Ｍならば、ステップ５０８に進む。
【００３８】ステップ５０８では、距離の和Ｄiが最大
のクラスタＣdを求める。
のクラスタＣdを求める。
【００３９】ｄ＝ａｒｇi ｍａｘ Ｄi …（９） 次のステップ５０９では、Ｃdを分割して、新しいクラ
スタＣm+1を生成する。そこで、Ｃm+1の重心ｚm+1を、
Ｃdの重心ｚdの近傍のｚd＋Δｚとし、ｚdは、ｚd−Δ
ｚに置き換える。
スタＣm+1を生成する。そこで、Ｃm+1の重心ｚm+1を、
Ｃdの重心ｚdの近傍のｚd＋Δｚとし、ｚdは、ｚd−Δ
ｚに置き換える。
【００４０】ｚm+1＝ｚd＋Δｚ …（１０） ｚd＝ｚd−Δｚ …（１１） ただし、Δｚは、小さいベクトルであり、例えば、 Δｚi＝０．００１ …（１２） を用いることができる。
【００４１】次のステップ５１０では、クラスタ数ｍを
１増やす。そして、ステップ５０３に戻って、ｘnを分
配し直す。
１増やす。そして、ステップ５０３に戻って、ｘnを分
配し直す。
【００４２】以上の手順によって、ｘnをＭ個のクラス
タＣi（１≦ｉ≦Ｍ）に分けることができる。
タＣi（１≦ｉ≦Ｍ）に分けることができる。
【００４３】クラスタリングの結果は、図６と図７に示
すようなクラスタ情報管理表（１），（２）によって管
理される。図６のクラスタ情報管理表（１）は、各クラ
スタの距離の和Ｄi、ｘの個数Ｋiを管理している。さら
に、
すようなクラスタ情報管理表（１），（２）によって管
理される。図６のクラスタ情報管理表（１）は、各クラ
スタの距離の和Ｄi、ｘの個数Ｋiを管理している。さら
に、
【００４４】
【数６】
【００４５】によって標準偏差σiを求めて、併せて表
に記録しておく。この値は後で並べ替えやハイライト表
示のときに頻繁に用いられるので、あらかじめ計算して
おくと効率がよい。もちろん、このようにσiをあらか
じめ計算しておくのではなく、必要になった時点でその
都度ＤiとＫiから計算してもよい。
に記録しておく。この値は後で並べ替えやハイライト表
示のときに頻繁に用いられるので、あらかじめ計算して
おくと効率がよい。もちろん、このようにσiをあらか
じめ計算しておくのではなく、必要になった時点でその
都度ＤiとＫiから計算してもよい。
【００４６】図７のクラスタ情報管理表（２）は、各ク
ラスタに属する特徴量ベクトルを管理する表である。前
記のクラスタリングの結果、各クラスタに特徴量ベクト
ルが分配されたが、その特徴量ベクトルｘnの添字ｎは
場面ＩＤを表していた。そこで、各クラスタごとに、場
面ＩＤを並べる形式で表を構成する。さらに、ｘnと、
クラスタ重心ｚiとの距離ｄ＝ｄ（ｘn，ｚi）の値も併
せて記録しておく。ｄは、後で、並べ替えやハイライト
表示のために用いられる。
ラスタに属する特徴量ベクトルを管理する表である。前
記のクラスタリングの結果、各クラスタに特徴量ベクト
ルが分配されたが、その特徴量ベクトルｘnの添字ｎは
場面ＩＤを表していた。そこで、各クラスタごとに、場
面ＩＤを並べる形式で表を構成する。さらに、ｘnと、
クラスタ重心ｚiとの距離ｄ＝ｄ（ｘn，ｚi）の値も併
せて記録しておく。ｄは、後で、並べ替えやハイライト
表示のために用いられる。
【００４７】次に、図８を用いて、本発明のフレーム画
像表示段階（ステップ１０３）と情報入力段階（１０
４）の実施形態例を説明する。前記クラスタリングの結
果は、後述のように８０１と８０９のようなフレーム画
像表示部を用いて表示される。また、８０６の情報入力
部を用いて、後述のようにフレーム画像に対して情報が
付加される。
像表示段階（ステップ１０３）と情報入力段階（１０
４）の実施形態例を説明する。前記クラスタリングの結
果は、後述のように８０１と８０９のようなフレーム画
像表示部を用いて表示される。また、８０６の情報入力
部を用いて、後述のようにフレーム画像に対して情報が
付加される。
【００４８】８０１は、フレーム画像表示部の第１の実
施形態例である。このフレーム画像表示部８０１には、
各場面のフレーム画像がクラスタ毎に並んで表示され
る。８０２や８０３は、各場面のフレーム画像の例であ
る。８０２は後に述べるように太枠によってハイライト
表示されている例である。８０４はスクロールバーであ
り、クラスタリングの結果が画面に収まりきらない場合
に、このスクロールバー８０４を操作することによっ
て、画面をスクロールして全体を表示することができ
る。
施形態例である。このフレーム画像表示部８０１には、
各場面のフレーム画像がクラスタ毎に並んで表示され
る。８０２や８０３は、各場面のフレーム画像の例であ
る。８０２は後に述べるように太枠によってハイライト
表示されている例である。８０４はスクロールバーであ
り、クラスタリングの結果が画面に収まりきらない場合
に、このスクロールバー８０４を操作することによっ
て、画面をスクロールして全体を表示することができ
る。
【００４９】フレーム画像はクラスタ毎に表示される
が、クラスタの並び順は次のように決めることができ
る。すなわち、前述の図６のクラスタ情報管理表（１）
のように、各クラスタについて標準偏差σを計算した
が、このσの小さい順にクラスタを並べ替えることがで
きる。このようにすれば、よりばらつきの少ないクラス
タほど先頭に現れるようになる。クラスタ内のばらつき
が小さければ、情報をまとめて付加するのが容易にな
る。したがって、情報を一斉に入力するのに適した順に
並べることができる。
が、クラスタの並び順は次のように決めることができ
る。すなわち、前述の図６のクラスタ情報管理表（１）
のように、各クラスタについて標準偏差σを計算した
が、このσの小さい順にクラスタを並べ替えることがで
きる。このようにすれば、よりばらつきの少ないクラス
タほど先頭に現れるようになる。クラスタ内のばらつき
が小さければ、情報をまとめて付加するのが容易にな
る。したがって、情報を一斉に入力するのに適した順に
並べることができる。
【００５０】また、ひとつのクラスタ内での、フレーム
画像の並び順は、次のように決めることができる。すな
わち、前記の図７のクラスタ情報管理表（２）のよう
に、フレーム画像とクラスタ重心との間の距離ｄを記録
したが、このｄの値の小さい順にフレーム画像を並べる
ことができる。このようにすれば、クラスタ重心に近い
順にフレーム画像が並ぶので、そのクラスタを代表する
フレーム画像ほど先に現れることになる。
画像の並び順は、次のように決めることができる。すな
わち、前記の図７のクラスタ情報管理表（２）のよう
に、フレーム画像とクラスタ重心との間の距離ｄを記録
したが、このｄの値の小さい順にフレーム画像を並べる
ことができる。このようにすれば、クラスタ重心に近い
順にフレーム画像が並ぶので、そのクラスタを代表する
フレーム画像ほど先に現れることになる。
【００５１】さらに、前述の標準偏差σと距離ｄとを比
較して、ｄ＜Ｎσとなるフレーム画像をハイライト表示
することができる。ただし、Ｎは１，２，３であり、そ
れぞれについて色を変えるなど異なる方法でハイライト
表示してもよい。統計学によれば、クラスタ内のばらつ
きを正規分布と仮定すれば、σ以内に６８％、２σ以内
に９５％、３σ以内に９９％の要素が分布していること
が知られている。したがって、ハイライト表示されてい
るフレーム画像は、クラスタを代表するフレーム画像で
あることを表す。逆に、ハイライト表示されていないフ
レーム画像は、そのクラスタにとって異質であることを
表す。つまり、ハイライト表示によって、そのフレーム
画像がそのクラスタを代表するかどうかが分かりやすく
なる。
較して、ｄ＜Ｎσとなるフレーム画像をハイライト表示
することができる。ただし、Ｎは１，２，３であり、そ
れぞれについて色を変えるなど異なる方法でハイライト
表示してもよい。統計学によれば、クラスタ内のばらつ
きを正規分布と仮定すれば、σ以内に６８％、２σ以内
に９５％、３σ以内に９９％の要素が分布していること
が知られている。したがって、ハイライト表示されてい
るフレーム画像は、クラスタを代表するフレーム画像で
あることを表す。逆に、ハイライト表示されていないフ
レーム画像は、そのクラスタにとって異質であることを
表す。つまり、ハイライト表示によって、そのフレーム
画像がそのクラスタを代表するかどうかが分かりやすく
なる。
【００５２】さらに、情報付加済のフレーム画像のみを
ハイライト表示したり、逆に、未付加のフレーム画像を
ハイライト表示することもできる。
ハイライト表示したり、逆に、未付加のフレーム画像を
ハイライト表示することもできる。
【００５３】以上の並べ替え及びハイライト表示によ
り、似たフレーム画像同士がまとまり、しかも、まとま
りの良い順に目立つように表示されるので、オペレータ
が情報を一斉に入力するのが容易になる。さらに、情報
が付加されているかどうかによって、ハイライト表示を
切り替えることができるので、情報の付け忘れを防ぐこ
とができる。
り、似たフレーム画像同士がまとまり、しかも、まとま
りの良い順に目立つように表示されるので、オペレータ
が情報を一斉に入力するのが容易になる。さらに、情報
が付加されているかどうかによって、ハイライト表示を
切り替えることができるので、情報の付け忘れを防ぐこ
とができる。
【００５４】８０５の斜線部は、情報入力の対象となる
フレーム画像を選択した範囲を表している。この選択範
囲８０５は、フレーム画像をポインティングデバイスに
よって指定したり、マウスドラッグなどの範囲選択法に
よってまとめて指定したりすることができる。この選択
範囲８０５内のフレーム画像を、選択フレーム画像と呼
ぶ。
フレーム画像を選択した範囲を表している。この選択範
囲８０５は、フレーム画像をポインティングデバイスに
よって指定したり、マウスドラッグなどの範囲選択法に
よってまとめて指定したりすることができる。この選択
範囲８０５内のフレーム画像を、選択フレーム画像と呼
ぶ。
【００５５】８０６は情報入力部の実施形態例である。
８０７は情報入力欄であり、前記の選択フレーム画像に
対して付加する情報をキーボードなどによって入力す
る。なお、メニューなどの一覧から選択するようにして
もよい。８０８は入力ボタンであり、これを押すことに
よって、対象フレーム画像に入力情報が付加される。
８０７は情報入力欄であり、前記の選択フレーム画像に
対して付加する情報をキーボードなどによって入力す
る。なお、メニューなどの一覧から選択するようにして
もよい。８０８は入力ボタンであり、これを押すことに
よって、対象フレーム画像に入力情報が付加される。
【００５６】８０９はフレーム画像表示部の第２の実施
形態例である。８１０は、前記の選択フレーム画像が表
示される領域である。複数のフレーム画像が選択されて
いる場合は、どれかひとつが表示される。８１１には、
選択フレーム画像に付加された情報が一覧表示される領
域である。情報が画面に収まらない場合には、８１２の
スクロールバーによってスクロールして表示することが
できる。複数のフレーム画像が選択されている場合に
は、選択フレーム画像すべてに共通する情報（積集合）
を表示してもよいし、いずれかの選択フレーム画像に付
加されている情報（和集合）を表示してもよい。このよ
うにして、入力済の情報を確認することができる。
形態例である。８１０は、前記の選択フレーム画像が表
示される領域である。複数のフレーム画像が選択されて
いる場合は、どれかひとつが表示される。８１１には、
選択フレーム画像に付加された情報が一覧表示される領
域である。情報が画面に収まらない場合には、８１２の
スクロールバーによってスクロールして表示することが
できる。複数のフレーム画像が選択されている場合に
は、選択フレーム画像すべてに共通する情報（積集合）
を表示してもよいし、いずれかの選択フレーム画像に付
加されている情報（和集合）を表示してもよい。このよ
うにして、入力済の情報を確認することができる。
【００５７】なお、表示手段としては、ブラウン管や、
液晶ディスプレイなどを用いることができる。入力手段
としては、マウスやタッチパネル、タブレット、キーボ
ードなどを用いることができる。また、フレーム画像の
ハイライト表示は、枠を太くして強調する、あるいは、
明度を向上させるなどの方法の他に、それ以外のフレー
ム画像を、目立たないように表示する、あるいは、表示
しないことによって、相対的にハイライト表示を実現し
てもよい。
液晶ディスプレイなどを用いることができる。入力手段
としては、マウスやタッチパネル、タブレット、キーボ
ードなどを用いることができる。また、フレーム画像の
ハイライト表示は、枠を太くして強調する、あるいは、
明度を向上させるなどの方法の他に、それ以外のフレー
ム画像を、目立たないように表示する、あるいは、表示
しないことによって、相対的にハイライト表示を実現し
てもよい。
【００５８】情報入力部８０６によって入力された情報
は、図９のような場面ＩＤと、入力された付加情報の組
を蓄積した付加情報管理表によって管理される。この付
加情報管理表を用いれば、例えば、特定の情報が付加さ
れている場面ＩＤを検索したり、ある場面に付加されて
いる情報一覧を得たりすることができる。それぞれ、Ｓ
ＱＬ言語を用いて表せば、 ＳＥＬＥＣＴ 場面 ＩＤ ＦＲＯＭ 付加情報管理表
ＷＨＥＲＥ 付加情報＝’人物’；ＳＥＬＥＣＴ 付
加情報 ＦＲＯＭ 付加情報管理表 ＷＨＥＲＥ 場面
ＩＤ＝１２３４；となる。
は、図９のような場面ＩＤと、入力された付加情報の組
を蓄積した付加情報管理表によって管理される。この付
加情報管理表を用いれば、例えば、特定の情報が付加さ
れている場面ＩＤを検索したり、ある場面に付加されて
いる情報一覧を得たりすることができる。それぞれ、Ｓ
ＱＬ言語を用いて表せば、 ＳＥＬＥＣＴ 場面 ＩＤ ＦＲＯＭ 付加情報管理表
ＷＨＥＲＥ 付加情報＝’人物’；ＳＥＬＥＣＴ 付
加情報 ＦＲＯＭ 付加情報管理表 ＷＨＥＲＥ 場面
ＩＤ＝１２３４；となる。
【００５９】なお、図２，６，７，９に示した表は、リ
レーショナルデータベースに適するように構成した例で
あり、これ以外の構成もありうる。例えば、オブジェク
ト指向データベース等を用いる場合には、図１０に示す
ように複数の表を参照関係によって結びつけて構成して
もよい。
レーショナルデータベースに適するように構成した例で
あり、これ以外の構成もありうる。例えば、オブジェク
ト指向データベース等を用いる場合には、図１０に示す
ように複数の表を参照関係によって結びつけて構成して
もよい。
【００６０】なお、以上の実施形態例で示した各種の抽
出手順、および、クラスタリング手順、表示手順、情報
付加手順は、コンピュータで適宜実行することが可能で
あり、その手順をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体、
例えばフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭなどに記録し
て配布することが可能である。
出手順、および、クラスタリング手順、表示手順、情報
付加手順は、コンピュータで適宜実行することが可能で
あり、その手順をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体、
例えばフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭなどに記録し
て配布することが可能である。
【００６１】本発明は、その主旨を変更しない範囲で様
々に変形して用いることができる。例えば、特徴量とし
て、色のヒストグラムや、画面の動き、物体の形状など
を用いることができる。
々に変形して用いることができる。例えば、特徴量とし
て、色のヒストグラムや、画面の動き、物体の形状など
を用いることができる。
【００６２】
【発明の効果】本発明によれば、特徴量抽出段階とクラ
スタリング段階とフレーム画像表示段階と情報入力段階
を有するので、似たフレーム画像を持つ場面をまとめて
一斉に情報を付加することができる。
スタリング段階とフレーム画像表示段階と情報入力段階
を有するので、似たフレーム画像を持つ場面をまとめて
一斉に情報を付加することができる。
【００６３】また、本発明によれば、フレーム画像を縮
小した画像の輝度値の並びを特徴量ベクトルとするの
で、フレーム画像を反映した特徴量を得ることができ
る。
小した画像の輝度値の並びを特徴量ベクトルとするの
で、フレーム画像を反映した特徴量を得ることができ
る。
【００６４】また、本発明によれば、クラスタの重心と
特徴量ベクトルとの間の距離の和の最も大きいクラスタ
を分割することによってクラスタリングを行うので、バ
ランスが良く歪みの少ないクラスタリングが可能であ
る。
特徴量ベクトルとの間の距離の和の最も大きいクラスタ
を分割することによってクラスタリングを行うので、バ
ランスが良く歪みの少ないクラスタリングが可能であ
る。
【００６５】また、本発明によれば、クラスタの重心と
特徴量ベクトルとの間の距離の標準偏差の小さい順にク
ラスタを並べるので、よりばらつきの少ないクラスタほ
ど先頭に現れるようになる。クラスタ内のばらつきが小
さければ、情報をまとめて付加するのが容易になるの
で、情報を一斉に入力するのに適した順に並べることが
できる。
特徴量ベクトルとの間の距離の標準偏差の小さい順にク
ラスタを並べるので、よりばらつきの少ないクラスタほ
ど先頭に現れるようになる。クラスタ内のばらつきが小
さければ、情報をまとめて付加するのが容易になるの
で、情報を一斉に入力するのに適した順に並べることが
できる。
【００６６】また、本発明によれば、クラスタ内で、ク
ラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離が小さい順
にフレーム画像を並べるので、そのクラスタを代表する
フレーム画像ほど先に現れる。したがって、似たフレー
ム画像どうしがまとまり、オペレータが情報を一斉に入
力するのが容易になる。
ラスタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離が小さい順
にフレーム画像を並べるので、そのクラスタを代表する
フレーム画像ほど先に現れる。したがって、似たフレー
ム画像どうしがまとまり、オペレータが情報を一斉に入
力するのが容易になる。
【００６７】また、本発明によれば、クラスタの重心と
特徴量ベクトルとの間の距離と、前記距離の標準偏差と
の比較結果に基づいて、フレーム画像をハイライト表示
するので、そのフレーム画像がそのクラスタを代表する
かどうかが分かりやすくなる。
特徴量ベクトルとの間の距離と、前記距離の標準偏差と
の比較結果に基づいて、フレーム画像をハイライト表示
するので、そのフレーム画像がそのクラスタを代表する
かどうかが分かりやすくなる。
【００６８】また、本発明によれば、情報付加済、ある
いは、未付加のフレーム画像をハイライト表示するの
で、情報の付け忘れを防ぐことができる。
いは、未付加のフレーム画像をハイライト表示するの
で、情報の付け忘れを防ぐことができる。
【００６９】前記フレーム画像表示段階が、指定したフ
レーム画像に付加されている情報を表示し、指定したフ
レーム画像が複数の場合には、付加情報の和集合、ある
いは、積集合を表示するので、入力済の情報を確認する
ことができる。
レーム画像に付加されている情報を表示し、指定したフ
レーム画像が複数の場合には、付加情報の和集合、ある
いは、積集合を表示するので、入力済の情報を確認する
ことができる。
【図１】本発明の一実施形態例を表す流れ図である。
【図２】上記実施形態例における場面管理表を表す図で
ある。
ある。
【図３】上記実施形態例において場面管理表から代表フ
レームを得る手順を表す図である。
レームを得る手順を表す図である。
【図４】本発明における特徴量ベクトルを得る手順の実
施形態例を表す図である。
施形態例を表す図である。
【図５】本発明におけるクラスタリングの手順の実施形
態例を表す流れ図である。
態例を表す流れ図である。
【図６】上記実施形態例におけるクラスタ情報管理表
（１）を表す図である。
（１）を表す図である。
【図７】上記実施形態例におけるクラスタ情報管理表
（２）を表す図である。
（２）を表す図である。
【図８】本発明におけるフレーム画像表示段階と情報入
力段階の手段の実施形態例を表す図である。
力段階の手段の実施形態例を表す図である。
【図９】上記実施形態例における付加情報管理表を表す
図である。
図である。
【図１０】場面管理表、付加情報管理表、クラスタ情報
管理表の別の実施形態例を表す図である。
管理表の別の実施形態例を表す図である。
１０１…特徴量抽出段階 １０２…クラスタリング段階 １０３…フレーム画像表示段階 １０４…情報入力段階 ５０１〜５１０…クラスタリング段階のステップ ８０１…フレーム画像表示部 ８０２…フレーム画像（ハイライト表示） ８０３…フレーム画像 ８０６…情報入力部 ８０７…情報入力欄 ８０８…入力ボタン ８０９…フレーム画像表示部 ８１０…選択フレーム画像表示領域 ８１１…付加情報表示領域
Claims (16)
- 【請求項１】 映像に情報を付加する方法であって、 映像の各場面の代表フレーム画像の特徴量ベクトルを抽
出する特徴量抽出段階と、 前記抽出された特徴量ベクトルが類似したクラスタに分
類するクラスタリング段階と、 前記分類されたクラスタ毎にフレーム画像を表示手段に
表示するフレーム画像表示段階と、 フレーム画像を指定して情報を入力する情報入力段階
と、 を有することを特徴とする映像情報一斉付加方法。 - 【請求項２】 前記特徴量抽出段階では、各場面の代表
フレーム画像を縮小した画像の輝度値の並びを特徴量ベ
クトルとする、 ことを特徴とする請求項１記載の映像情報一斉付加方
法。 - 【請求項３】 前記クラスタリング段階では、所望のク
ラスタ数になるまで、クラスタの重心と特徴量ベクトル
との間の距離の和の最も大きいクラスタを分割すること
によってクラスタリングを行う、 ことを特徴とする請求項１ないし２記載の映像情報一斉
付加方法。 - 【請求項４】 前記フレーム画像表示段階では、クラス
タの重心と特徴量ベクトルとの間の距離の標準偏差の小
さい順にクラスタを並べる、 ことを特徴とする請求項１ないし３記載の映像情報一斉
付加方法。 - 【請求項５】 前記フレーム画像表示段階では、クラス
タの重心と特徴量ベクトルとの間の距離が小さい順にフ
レーム画像を並べる、 ことを特徴とする請求項１ないし４記載の映像情報一斉
付加方法。 - 【請求項６】 前記フレーム画像表示段階では、クラス
タの重心と特徴量ベクトルとの間の距離と、前記距離の
標準偏差との比較結果に基づいて、フレーム画像をハイ
ライト表示する、 ことを特徴とする請求項１ないし５記載の映像情報一斉
付加方法。 - 【請求項７】 前記フレーム画像表示段階では、情報付
加済、あるいは、未付加のフレーム画像をハイライト表
示する、 ことを特徴とする請求項１ないし６記載の映像情報一斉
付加方法。 - 【請求項８】 前記フレーム画像表示段階では、指定し
たフレーム画像に付加されている情報を表示し、指定し
たフレーム画像が複数の場合には、付加情報の和集合、
あるいは、積集合を表示する、 ことを特徴とする請求項１ないし７記載の映像情報一斉
付加方法。 - 【請求項９】 映像に情報を一斉付加する方法をコンピ
ュータで実行するために、 映像の各場面の代表フレーム画像の特徴量ベクトルを抽
出する特徴量抽出手順と、 前記抽出された特徴量ベクトルが類似したクラスタに分
類するクラスタリング手順と、 前記分類されたクラスタ毎にフレーム画像を表示手段に
表示するフレーム画像表示手順と、 フレーム画像を指定して情報を入力する情報入力手順
と、 を有するプログラムを該コンピュータで読み取り可能な
媒体に記録した、 ことを特徴とする映像情報一斉付加方法を記録した記録
媒体。 - 【請求項１０】 前記特徴量抽出手順では、各場面の代
表フレーム画像を縮小した画像の輝度値の並びを特徴量
ベクトルとする、 ことを特徴とする請求項９記載の映像情報一斉付加方法
を記録した記録媒体。 - 【請求項１１】 前記クラスタリング手順では、所望の
クラスタ数になるまで、クラスタの重心と特徴量ベクト
ルとの間の距離の和の最も大きいクラスタを分割するこ
とによってクラスタリングを行う、 ことを特徴とする請求項９ないし１０記載の映像情報一
斉付加方法を記録した記録媒体。 - 【請求項１２】 前記フレーム画像表示手順では、クラ
スタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離の標準偏差の
小さい順にクラスタを並べる、 ことを特徴とする請求項９ないし１１記載の映像情報一
斉付加方法を記録した記録媒体。 - 【請求項１３】 前記フレーム画像表示手順では、クラ
スタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離が小さい順に
フレーム画像を並べる、 ことを特徴とする請求項９ないし１２記載の映像情報一
斉付加方法を記録した記録媒体。 - 【請求項１４】 前記フレーム画像表示手順では、クラ
スタの重心と特徴量ベクトルとの間の距離と、前記距離
の標準偏差との比較結果に基づいて、フレーム画像をハ
イライト表示する、 ことを特徴とする請求項９ないし１３記載の映像情報一
斉付加方法を記録した記録媒体。 - 【請求項１５】 前記フレーム画像表示手順では、情報
付加済、あるいは、未付加のフレーム画像をハイライト
表示する、 ことを特徴とする請求項９ないし１４記載の映像情報一
斉付加方法を記録した記録媒体。 - 【請求項１６】 前記フレーム画像表示手順では、指定
したフレーム画像に付加されている情報を表示し、指定
したフレーム画像が複数の場合には、付加情報の和集
合、あるいは、積集合を表示する、 ことを特徴とする請求項９ないし１５記載の映像情報一
斉付加方法を記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29379597A JP3821558B2 (ja) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | 映像情報一斉付加方法およびその方法を記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29379597A JP3821558B2 (ja) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | 映像情報一斉付加方法およびその方法を記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11136573A true JPH11136573A (ja) | 1999-05-21 |
| JP3821558B2 JP3821558B2 (ja) | 2006-09-13 |
Family
ID=17799263
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29379597A Expired - Fee Related JP3821558B2 (ja) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | 映像情報一斉付加方法およびその方法を記録した記録媒体 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3821558B2 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002077906A (ja) * | 2000-07-06 | 2002-03-15 | Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc | マルチメディアコンテンツの低レベルの特徴から高レベルの特徴を抽出する方法およびシステム |
| JP2007012024A (ja) * | 2005-06-03 | 2007-01-18 | Canon Inc | 画像検索装置、画像検索方法、プログラム及び記憶媒体 |
| JP2008519547A (ja) * | 2004-11-05 | 2008-06-05 | インターグラフ ソフトウェアー テクノロジーズ カンパニー | 合成画像を生成する方法 |
| JP2009060413A (ja) * | 2007-08-31 | 2009-03-19 | Kddi Corp | 動画特徴抽出方法およびシステムならびに動画検索方法およびシステム |
| US7929037B2 (en) | 2004-08-02 | 2011-04-19 | Canon Kabushiki Kaisha | Digital camera |
| JP2011221807A (ja) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
| JP2013506216A (ja) * | 2009-09-29 | 2013-02-21 | モベア エス．アー | ジェスチャを認識するためのシステムおよび方法 |
| US9691004B2 (en) | 2014-07-02 | 2017-06-27 | Fujitsu Limited | Device and method for service provision according to prepared reference images to detect target object |
| JP2019211811A (ja) * | 2018-05-31 | 2019-12-12 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置およびプログラム |
-
1997
- 1997-10-27 JP JP29379597A patent/JP3821558B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP4767258B2 (ja) * | 2004-11-05 | 2011-09-07 | インターグラフ ソフトウェアー テクノロジーズ カンパニー | 合成画像を生成する方法 |
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| JP2019211811A (ja) * | 2018-05-31 | 2019-12-12 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置およびプログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3821558B2 (ja) | 2006-09-13 |
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