Conceptual Modeling and Representative - video Retrieval for Multiple Perspective Video

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  • 多視点映像データの概念モデリングと代表映像検索
  • タシテン エイゾウ データ ノ ガイネン モデリング ト ダイヒョウ エイゾウ ケンサク

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現在，デジタルビデオ技術の開発により，多数のカメラで撮影され，相互に同期した多視点映像が一般にも普及し，実際ビル監視システム等は大きなアプリケーションとなっている．ここで，多視点映像すべてにキーワードの注釈をつけることは大変困難であり，また画像処理技術を用いて多視点映像の内容を判断し，注釈付けを行うことには多大なコストがかかる．よってカメラのメタデータを効率良く獲得したり，注釈情報を共有したりする効果的な方法が必要となる．本論文では，まず以前の研究である“Query by Camera”について触れる．これは多数のカメラの映像から，キーワードの注釈や画像処理技術を用いることなく，映像を検索する手法である．各カメラの撮影範囲の時系列データを蓄積し，そのデータを比較することで，多視点映像の中から「より良い」映像を検索する手法を提案している．この研究を前提に，我々は多視点映像の概念的なモデリングを行う．また，多視点映像カメラの階層構造に注目し，カメラやセンサの物理データを利用することで，より良さを表す「捕捉状態度」に基づいた映像間の捕捉度関連をはじめとしたいくつかの意味的な関連を定義する．そして，これらの定義に基づいた注釈情報の共有について提案する．また，カメラ間の切替え情報およびキーワードの出現密度に注目した多視点映像の代表映像検索について述べる．

Recently, MPV becomes popular because of recent advancement in digital video technolo-gies. Actually, video surveillance is currently a big application of MPV. In the case of the usage of a lot of video cameras, human’s keyword annotation is a tedious task, and automatic image recognition techniques takes an expensive cost to find what are taken in the MPV. In this paper, we first mention about our previous work called the “Query by camera” metaphor. The “Query by camera” metaphor means a way to search relevant video data from a lot of MPV cameras with neither keyword annotation nor image recognition techniques. Actually, we assume that each camera stores a time series data of focused area, and by comparing those time series of focus area data, we can retrieve a “better” video scene from MPV video data. Based on this previous work, we first propose a conceptual modeling for MPV data. When modeling MPV data, we consider a hierarchical setting of MPV cameras and the “better capture-ness” relationships among video scenes taken by MPV cameras. Then, we propose a way to compose representative-video of MPV data using camera switching information and keyword density. This is used for browsing or skimming a vast volume of MPV data taken by multiple cameras.

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