A Study on Video Scene Retrieval Based on Video Scene Quotation and Technical Documents

Tatsuo TANASE
Dept. of Information Engineering, School of Engineering, Nagoya Univ.

1

2

2.1

2.2

2.3

Fugure1:

2.4

2.4.1

  • テキスト情報の形態素解析を行う。
  • 事前に作成した不要語辞書を用いることで、形態素解析の際に生成されてしまうカナ1文字の語句や、「する」「なる」などの一般的な語を除去する。
  • 固有名詞、名詞、動詞、形容詞、未知語を抽出する。
  • 時間情報に対応させてデータベースに保存する。

2.4.2

Fugure2:

Fugure3:

2.5

3

3.1

3.2

Fugure5:

3.3

3.3.1

Fugure6:

Fugure7:

3.3.1.1

3.3.1.2

3.3.2

Fugure8:

Fugure9:

3.4

Fugure10:

3.5

3.6

3.6.1

3.6.2

3.6.3

4

Fugure11:

4.1

Fugure12:

4.1.1

$M(w1,w2)=log\frac{N*freq(w_1,w_2)}{(freq(w_1)*freq(w_2))}$
(1)

Fugure13:

4.1.2

Fugure14:

4.2

Fugure15:

4.3

4.3.1

  • [A]論文の文章から抽出されたシーンタグ が関連付けられているシーン
  • [B]シーンタイトルに が含まれるシーン
  • [C]関連付けられている論文部分のテキストに が含まれるシーン(Aとの重複を除く)
  • [D]関連付けられている論文のタイトルに が含まれるシーン
  • [E]タイトルに が含まれる映像コンテンツ中のシーン
$scenescore(s,k)=\sum_{c\in{C}}score(c)×N(c,k)$
(2)
$scenescore'(s,K)=(1+\frac{\sum_{k_i,k_j\in{K}}D(s,k_i,k_j)}{|K|})×\sum_{k\in{K}}scenescore(s,k)$
(3)

4.3.2

4.4

Fugure16:

5

5.1

5.2

5.3

5.4

6

6.1

6.2

6.2.1

6.2.2

6.2.3

6.2.4