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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-08-26 15:00 スーパーフレームセグメンテーションを用いた低コストな長尺映像要約 ○佐藤裕太（筑波大）・淸水恒輔（岐阜大）・鈴木大三（筑波大）  SIP2024-50 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，スーパーフレームセグメンテーションを用いた低コストな長尺映像の要約手法を提案する. ス マートフォンやカメラの普及により映像撮影が身近なものとなった一方で，長尺映像の重要部分へのアクセス性には 依然として課題が残る. この課題を解決するために，長尺映像から重要部分のみを抽出し，不要部分を削除する要約技 術が求められている. 近年，深層学習を用いた手法が注目されているが，これらは訓練および実行コストの高さゆえ に，実用性に難を残す. 低コストな関連技術として，以前よりスーパーフレームセグメンテーションを用いた映像分割 手法が提案されている. その手法では映像を不均一に分割することで，映像中のイベントを途中で分断することなくイ ベントごとの映像分割を可能にしている. 本研究では，“動き複雑度推定” および “セグメント削除適否判定” の 2 手法 を新たに提案し，長尺映像において重要部分をより多く含有する重要部分抽出を試みる. 実験を通じて，セグメント やフレームをランダム抽出する場合と比較して，フレーム数削減率は 10 % 程度低下したものの，重要部分含有率を 30 % 以上向上させることを示す. |
| （英） | In this study, we propose a low cost method for summarizing long videos using superframe segmentation. While the widespread use of smartphones and cameras has made video recording more accessible, the accessibility of important parts in long videos remains an issue. To address this issue, there is a growing need for summarization techniques that extract only the important parts of a long video while removing unnecessary parts. Recently, deep learning-based methods have attracted attention, but their high training and computational costs limit their practicality. As a low cost related technology, video segmentation methods using superframe segmentation have been proposed. These methods allow for non-uniform segmentation of videos, enabling the division of events in the video without interruption. In this study, we propose two methods, “motion complexity estimation” and “segment deletion appropriateness judgment,” to more effectively extract important parts in videos. Through experiment, we demonstrate that, compared to segment or random extraction, the reduction rate of frames decreased by approximately 10 %, while the inclusion rate of important segments improved by over 30 %. |
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| キーワード | （和） | 映像要約 / 映像分析 / スーパーフレームセグメンテーション / 時間的セグメンテーション / / / / |
| （英） | video summarization / video analysis / superframe segmentation / temporal segmentation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 162, SIP2024-50, pp. 37-42, 2024年8月. | |
| 資料番号 | SIP2024-50 | |
| 発行日 | 2024-08-19 (SIP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2024-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2024-08-26 - 2024-08-27 |
| 開催地（和） | 福井大学文京キャンパス |
| 開催地（英） | University of Fukui (Bunkyo Campus) |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2024-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スーパーフレームセグメンテーションを用いた低コストな長尺映像要約 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Low Cost Long Video Summarization Using Superframe Segmentation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像要約 / video summarization |
| キーワード(2)（和/英） | 映像分析 / video analysis |
| キーワード(3)（和/英） | スーパーフレームセグメンテーション / superframe segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | 時間的セグメンテーション / temporal segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 裕太 / Yuta Sato / サトウ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 淸水 恒輔 / Kosuke Shimizu / シミズ コウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 大三 / Taizo Suzuki / スズキ タイゾウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-08-26 15:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2024-50 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.162 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-19 (SIP) |
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