テロップ文字認識に基づくTVニュース記事の自動分類

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タイトル別名
  • Automatic Classification of TV news Articles Based on Telop Character Recognition

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説明

ニュース映像は、音声、文字、映像で構成されているが、本研究では、ニュース映像中のテロップ文字を認識し、ニュース記事の索引を付与して分類する。まず、テロップが出現しているテロップフレームをニュース映像から検出し、テロップ文字を切り出して認識する。テロップ文字の認識結果を形態素解析することにより、2文字以上からなる名詞をキーワードとして取り出す。このキーワードが記事の索引となり、これをもとに記事を分類する。NHKの5分間ニュース30日分に対して実験した結果、文字切り出し率95.4%、文字認識率81.4%、記事分類率83.8%を得た。

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参考文献 (27)*注記

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1571135652199979904
  • NII論文ID
    110002930818
  • NII書誌ID
    AN10112482
  • ISSN
    09196072
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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