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【24h】

PLSAを用いた映像の構造解析に基づくシーン分割手法の高精度化:Sequence Alignmentの導入による新たな類似度の定義

机译:基于PLSA的基于视频结构分析的场景划分方法的更高准确性:通过引入序列比对来定义新的相似性

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摘要

本文では,映像中に存在する連続した複数のショットに注目した構造解析に基づき,高精度なシーン分割を可能とする手法を提案する.提案手法では,Sequence Alignmentの一手法であるDynamic Time Warping(DTW)により複数ショット間において伸縮を許容した類似度の算出を可能とし,これを用いることで構造解析を行う.このとき,映像中のショットから得られる特徴量に対してProbabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA)を適用し,得られる結果を用いて新たにDTWのコストを定義する.以上により,複数ショットの類似性に注目した高度な構造解析が可能となり,提案手法では高精度なシーン分割が実現される.
机译:在本文中,我们提出了一种方法,该方法可基于针对视频中存在的多个连续镜头的结构分析实现高度精确的场景划分。在所提出的方法中,作为序列比对方法的动态时间规整(DTW)使得可以计算允许多个镜头之间扩展和收缩的相似度,并以此进行结构分析。此时,将概率潜在语义分析(PLSA)应用于从视频中的镜头获得的特征,并使用获得的结果重新定义DTW成本。结果,集中于多个镜头的相似性的高级结构分析成为可能,并且所提出的方法实现了高精度的场景划分。

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