ターニングポイントの解析に基づくダイジェスト作成方式

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  • ターニングポイント ノ カイセキ ニ モトヅク ダイジェスト サクセイ ホウシキ
  • Digest Making Method Based on Turning Point Analysis

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近年，放送のデジタル化により，各種のメタデータが付加されたビデオコンテンツの配信がさかんになっている．このようなデジタル放送環境において，動的なダイジェスト生成は重要なアプリケーションの1 つである．我々はこれまで利用者の嗜好を反映させたパーソナルなダイジェスト生成方式（Personal Digest Making Scheme ，PDMS ）の研究を行ってきた．PDMS では，加点事象のような成功プレイの重要度を判定することは可能であったが，もし成功していたら試合の流れを変えたかもしれない惜しかったシュートのような，不成功プレイの重要度を判定することはできなかった．本稿では，ダイジェスト作成のための新しい概念として，「ターニングポイント解析」を提案する．ターニングポイント解析は，スポーツの各種試合における「勝利確率（Winning Probability ，WP ）」に基づいている．勝利確率とは，試合の経過時間とその時点における得点差（ホームチームの得点からアウェイチームの得点を引いた値）が与えられたとき，最終的にホームチームがアウェイチームを破って試合に勝利する確率を示すものである．勝利確率を利用することにより，成功プレイのみならず，不成功プレイの重要度を判定することが可能となり，より正確なダイジェスト生成を実現できる．本稿ではターニングポイント解析をサッカーの試合を例にとって説明し，実際のサッカーの試合に適用した評価結果を述べる．

Content providers have recently started adding a variety of meta data to various video contents.Digest viewing that uses the meta data is a new application in the digital broadcasting era.o build personal digests,we have developed a digest making method named PDMS (Personal Digest Making Scheme).PDMS extracts signi ficant scenes and constructs digests automatically using the video program meta data.In PDMS,only a successful play event such as a goal that scored was considered signi ficant,and a misplay event,such as a shot that did not score was not taken into account,although such event may affect game progress. This paper introduces a new concept of turning point analysis.The turning point analysis is based on a winning probability for sports programs.Winning probability indicates the probability of a home team beating an away team at the end of the game,given the current score and the time elapsed since the beginning of the game.Using the winning probability, we can more precisely evaluate the signi ficance of each event,not merely a successful play but also a misplay.This paper presents turning point analysis for soccer matches.It also gives evaluation results of this turning point analysis for a recently broadcasted professional soccer matches.

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