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技術 情報処理装置、システム、分析方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体

出願人 キヤノン株式会社
発明者 馬養浩一真継優和
出願日 2018年4月6日 (2年2ヶ月経過) 出願番号 2018-073752
公開日 2019年10月24日 (7ヶ月経過) 公開番号 2019-186689
状態 未査定
技術分野 記録のためのテレビジョン信号処理 双方向TV,動画像配信等 TV信号の記録 閉回路テレビジョンシステム
主要キーワード 設定許容範囲 累積保存 再生カウント 追加搭載 一時停止フラグ 生体モニタ ユーザ評価値 高次特徴
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (8)

課題

ユーザが未視聴であったり、関連情報を含まない映像コンテンツシーン分類を行う情報処理装置を提供する。

解決手段

クライアント端末101は、ユーザによる指示を受け付けユーザ入力部112と、ユーザによる指示を解析するユーザ入力解析部122と、ユーザによる指示に応じて映像コンテンツの再生を制御するデータ再生制御部121と、を備える。クライアント端末101は、メタデータ生成部123により、ユーザによる指示の解析結果に基づいて、映像コンテンツに関連するメタデータを生成する。重要シーン抽出部131は、メタデータに基づいて映像コンテンツの重要シーンを抽出する。分類器生成部130は、重要シーンに基づいて、ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成する。

概要

背景

近年、映像コンテンツの増加に伴って、映像の自動要約や自動編集のようなシーン分類に対する需要が高まっている。このような技術には、例えば以下に示す特許文献1〜3のような従来技術がある。

特許文献1は、電子番組表EPG:Electronic Program Guide)をメタデータとして利用し、放送映像を要約する記憶番組再生装置を開示する。この記憶番組再生装置は、映像再生時の各シーンへの視聴者の操作に基づいて、該シーンの関連情報についての嗜好ポイントを算出する。記憶番組再生装置は、嗜好ポイントに基づいた順序で各シーンを再生する。記憶番組再生装置は、まず、番組データのメタデータ(番組名、関連URL、出演者情報、曲名、歌手名、CMなどの情報)をサーバから受信する。記憶番組再生装置は、再生のスキップ等の視聴者の操作に応じて、各シーンの嗜好ポイントを算出し、各シーンに対応するメタデータについての嗜好ポイントとして累積保存する。番組再生時には、記憶番組再生装置は、嗜好ポイントに基づいて嗜好の強いと想定されるシーンの順番で映像を再生する。

特許文献2は、ユーザの反応に基づいて、該ユーザの好みに応じたコンテンツダイジェストを生成する情報処理装置を開示する。この情報処理装置は、コンテンツに対するユーザの反応からコンテンツに対するユーザの興味情報を取得する。情報処理装置は、興味情報に基づいてユーザの興味部分解析し、興味部分に基づいてコンテンツのダイジェストを生成する。興味情報の取得方法には、例えば、コンテンツ視聴中の、視聴者によるキーボードマウス等の入力インタフェースを用いた入力による取得と、カメラ生体モニタを用いた視聴者情報の観察による取得と、がある。

特許文献3は、過去の映像再生時のユーザ操作に基づいて、再生方法通常再生高速再生、スキップなど)を制御する記録再生装置を開示する。この記録再生装置は、ノーマル速度で映像を再生中に、ユーザが早送り再生操作ボタンスキップ再生指示操作ボタンを操作した場合に、対応する再生信号区間を、ユーザにとって再生を要しないユーザ評価が負の方向である区間と判定する。記録再生装置は、判定結果をユーザ評価値として記録しておき、後の再生時にユーザ評価値に基づいて再生方法を制御する。

概要

ユーザが未視聴であったり、関連情報を含まない映像コンテンツのシーン分類を行う情報処理装置を提供する。クライアント端末101は、ユーザによる指示を受け付けユーザ入力部112と、ユーザによる指示を解析するユーザ入力解析部122と、ユーザによる指示に応じて映像コンテンツの再生を制御するデータ再生制御部121と、を備える。クライアント端末101は、メタデータ生成部123により、ユーザによる指示の解析結果に基づいて、映像コンテンツに関連するメタデータを生成する。重要シーン抽出部131は、メタデータに基づいて映像コンテンツの重要シーンを抽出する。分類器生成部130は、重要シーンに基づいて、ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成する。

目的

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが未視聴であったり、関連情報を含まない映像コンテンツのシーン分類を行う情報処理装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

ユーザによる指示を受け付けユーザ入力手段と、前記ユーザによる前記指示を解析する入力解析手段と、前記ユーザによる前記指示に応じて映像コンテンツ再生を制御する再生制御手段と、前記映像コンテンツを表示する表示手段と、前記入力解析手段による解析結果に基づいて、前記映像コンテンツに関連するメタデータを生成するメタデータ生成手段と、前記メタデータに基づいて前記映像コンテンツの重要シーンを抽出する重要シーン抽出手段と、前記重要シーンに基づいて、前記ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成する分類器生成手段と、を備えることを特徴とする、情報処理装置

請求項2

複数の前記映像コンテンツを蓄積するサーバとの間で通信を行い、映像コンテンツ及び該映像コンテンツを生成した機器機器情報を取得する通信手段をさらに備えており、前記メタデータ生成手段は、取得した前記機器情報を含む前記メタデータを生成することを特徴とする、請求項1記載の情報処理装置。

請求項3

前記通信手段は、同一のシーンを複数の視点から複数のカメラ撮影した複数の映像コンテンツを蓄積する前記サーバから、前記ユーザ入力手段で前記ユーザが指示したカメラで撮影した映像コンテンツを取得し、前記メタデータ生成手段は、前記ユーザが指示したカメラを含む前記メタデータを生成することを特徴とする、請求項2記載の情報処理装置。

請求項4

前記ユーザ入力手段は、前記ユーザの指示として、再生速度の変更、再生方向の変更、表示の拡大・縮小表示解像度切り替え、カメラの切り替え、の少なくとも1つを受け付け、前記メタデータ生成手段は、前記ユーザの指示に応じて前記メタデータを生成することを特徴とする、請求項1〜3のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項5

前記重要シーン抽出手段は、前記メタデータに基づいて、非重要シーンを抽出可能であり、前記分類器生成手段は、前記重要シーン及び前記非重要シーンに基づいて、前記分類器を生成することを特徴とする、請求項1〜4のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項6

前記重要シーン抽出手段は、前記ユーザによる編集が可能な前記重要シーンを抽出することを特徴とする、請求項1〜5のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項7

前記重要シーン抽出手段は、抽出した前記重要シーンをクラスタリングして複数の重要シーンに分割することを特徴とする、請求項1〜6のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項8

前記映像コンテンツから顔を認識して顔認識結果を生成する認識手段をさらに備えており、前記メタデータ生成手段は、前記顔認識結果を含む前記メタデータを生成することを特徴とする、請求項1〜7のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項9

前記認識手段は、前記ユーザ入力手段により前記ユーザが指定した領域を追尾して追尾結果を生成し、前記メタデータ生成手段は、前記追尾結果を含む前記メタデータを生成することを特徴とする、請求項8記載の情報処理装置。

請求項10

前記重要シーンを使って前記分類器を学習する学習手段をさらに備えることを特徴とする、請求項1〜9のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項11

前記分類器を使って前記ユーザが未視聴の映像コンテンツから、重要シーン候補を抽出する候補抽出手段をさらに備えることを特徴とする、請求項1〜10のいずれか1項記載の情報処理装置。

請求項12

映像コンテンツを蓄積するサーバと、前記サーバから取得した映像コンテンツを再生するクライアント端末と、を備え、前記クライアント端末は、ユーザによる指示を受け付けるユーザ入力手段と、前記ユーザによる前記指示を解析する入力解析手段と、前記ユーザによる前記指示に応じて映像コンテンツの再生を制御する再生制御手段と、前記映像コンテンツを表示する表示手段と、前記入力解析手段による解析結果に基づいて、前記映像コンテンツに関連するメタデータを生成するメタデータ生成手段と、前記メタデータに基づいて前記映像コンテンツの重要シーンを抽出する重要シーン抽出手段と、を備え、前記サーバは、前記クライアント端末から前記重要シーンを取得し、取得した前記重要シーンに基づいて、前記ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成する分類器生成手段を備えることを特徴とする、システム

請求項13

映像コンテンツを蓄積するサーバから取得した映像コンテンツを再生する情報処理装置により実行される方法であって、ユーザによる指示を受け付けて、前記ユーザによる前記指示を解析し、前記ユーザによる前記指示に応じて前記映像コンテンツの再生を制御して前記映像コンテンツを表示し、前記ユーザにより前記指示の解析結果に基づいて、前記映像コンテンツに関連するメタデータを生成し、前記メタデータに基づいて前記映像コンテンツの重要シーンを抽出し、前記重要シーンに基づいて、前記ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成することを特徴とする、分析方法

請求項14

映像コンテンツを蓄積するサーバから取得した映像コンテンツを再生するコンピュータを、ユーザによる指示を受け付けるユーザ入力手段、前記ユーザによる前記指示を解析する入力解析手段、前記ユーザによる前記指示に応じて映像コンテンツの再生を制御する再生制御手段、前記映像コンテンツを表示する表示手段、前記入力解析手段による解析結果に基づいて、前記映像コンテンツに関連するメタデータを生成するメタデータ生成手段、前記メタデータに基づいて前記映像コンテンツの重要シーンを抽出する重要シーン抽出手段、前記重要シーンに基づいて、前記ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成する分類器生成手段、として機能させるためのコンピュータプログラム

請求項15

請求項14記載のコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体

技術分野

0001

本発明は、画像認識技術において、映像要約画像分類のようなシーン分類を行う技術に関する。映像や画像は、静止画及び動画のいずれでも良い。

背景技術

0002

近年、映像コンテンツの増加に伴って、映像の自動要約や自動編集のようなシーン分類に対する需要が高まっている。このような技術には、例えば以下に示す特許文献1〜3のような従来技術がある。

0003

特許文献1は、電子番組表EPG:Electronic Program Guide)をメタデータとして利用し、放送映像を要約する記憶番組再生装置を開示する。この記憶番組再生装置は、映像再生時の各シーンへの視聴者の操作に基づいて、該シーンの関連情報についての嗜好ポイントを算出する。記憶番組再生装置は、嗜好ポイントに基づいた順序で各シーンを再生する。記憶番組再生装置は、まず、番組データのメタデータ(番組名、関連URL、出演者情報、曲名、歌手名、CMなどの情報)をサーバから受信する。記憶番組再生装置は、再生のスキップ等の視聴者の操作に応じて、各シーンの嗜好ポイントを算出し、各シーンに対応するメタデータについての嗜好ポイントとして累積保存する。番組再生時には、記憶番組再生装置は、嗜好ポイントに基づいて嗜好の強いと想定されるシーンの順番で映像を再生する。

0004

特許文献2は、ユーザの反応に基づいて、該ユーザの好みに応じたコンテンツダイジェストを生成する情報処理装置を開示する。この情報処理装置は、コンテンツに対するユーザの反応からコンテンツに対するユーザの興味情報を取得する。情報処理装置は、興味情報に基づいてユーザの興味部分解析し、興味部分に基づいてコンテンツのダイジェストを生成する。興味情報の取得方法には、例えば、コンテンツ視聴中の、視聴者によるキーボードマウス等の入力インタフェースを用いた入力による取得と、カメラ生体モニタを用いた視聴者情報の観察による取得と、がある。

0005

特許文献3は、過去の映像再生時のユーザ操作に基づいて、再生方法通常再生高速再生、スキップなど)を制御する記録再生装置を開示する。この記録再生装置は、ノーマル速度で映像を再生中に、ユーザが早送り再生操作ボタンスキップ再生指示操作ボタンを操作した場合に、対応する再生信号区間を、ユーザにとって再生を要しないユーザ評価が負の方向である区間と判定する。記録再生装置は、判定結果をユーザ評価値として記録しておき、後の再生時にユーザ評価値に基づいて再生方法を制御する。

先行技術

0006

特開2015−115803号公報
特開2012−39550号公報
特開2007−66409号公報

発明が解決しようとする課題

0007

以上のような従来の映像コンテンツの自動要約や自動編集のようなシーン分類技術では、以下のような課題がある。例えば、特許文献1の記憶番組再生装置は、ユーザ自身撮影した映像等のようにメタデータ等の関連情報を含まない映像に対して、自動要約を生成できない。
特許文献2の情報処理装置は、ユーザが視聴した映像についてのダイジェストの作成は可能であるが、未視聴の映像に対してはダイジェストを作成できない。
特許文献3の記録再生装置は、ユーザ評価値が記録された映像に対してのみ再生方法が制御でき、ユーザ評価値が記録されていない映像の再生方法は制御できない。また、ユーザにとって重要な映像区間は、同一映像であってもユーザ評価値の記録時とそれ以外の視聴時とで異なる可能性がある。しかし、記録再生装置は、一度の視聴で記録されるユーザ評価値に基づいて、その後の再生方法を制御する。

0008

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが未視聴であったり、関連情報を含まない映像コンテンツのシーン分類を行う情報処理装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0009

本発明の情報処理装置は、ユーザによる指示を受け付けユーザ入力手段と、前記ユーザによる前記指示を解析する入力解析手段と、前記ユーザによる前記指示に応じて映像コンテンツの再生を制御する再生制御手段と、前記映像コンテンツを表示する表示手段と、前記入力解析手段による解析結果に基づいて、前記映像コンテンツに関連するメタデータを生成するメタデータ生成手段と、前記メタデータに基づいて前記映像コンテンツの重要シーンを抽出する重要シーン抽出手段と、前記重要シーンに基づいて、前記ユーザにとっての重要シーンと非重要シーンとを分類するための分類器を生成する分類器生成手段と、を備えることを特徴とする。

発明の効果

0010

本発明によれば、ユーザが未視聴であったり、関連情報を含まない映像コンテンツであってもシーン分類が可能となる。

図面の簡単な説明

0011

システム構成図。
クライアント端末の動作説明図。
分析処理における動作説明図。
「拡大・縮小設定」が指示された場合の動作説明図。
重要シーン抽出処理における動作説明図。
システム構成図。
分析処理における動作説明図。

実施例

0012

以下、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

0013

(第1実施形態)
図1は、第1実施形態のシステム構成図である。本実施形態のシステムは、いわゆるクライアントサーバシステムであり、クライアント端末101及びサーバ100を備えている。ここでは、クライアント端末101及びサーバ100がそれぞれ1台ずつ設けられる構成で説明するが、これらの装置の数はそれぞれ複数であってもよい。クライアント端末101は、サーバ100からコンテンツを取得して再生する情報処理装置である。サーバ100とクライアント端末101とは、通信回線102を介して通信可能に接続される。通信回線102は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネット公衆通信回線等で実現される。

0014

サーバ100は、コンテンツを蓄積する大容量記憶装置と、クライアント端末101との間で通信を行うための通信インタフェースとを備える。サーバ100は、クライアント端末101へ大容量記憶装置に蓄積したコンテンツを通信インタフェースにより配信する機能を有する。サーバ100は、大容量記憶装置と通信インタフェースとを備えれば、どのような機器であってもよい。例えばサーバ100は、放送用機器や、通信機能を有するパーソナルコンピュータにより実現される。サーバ100は、例えばCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、及びRAM(Random Access Memory)を備えるコンピュータシステムである。CPUは、ROMに格納されるコンピュータプログラムを、RAMを作業領域に用いて実行することでコンテンツの配信機能を実現する。なお、コンテンツの配信機能は、少なくとも一部がハードウェアを用いて実現されてもよい。図1では、サーバ100は、大容量記憶装置にN個のコンテンツ(コンテンツ1〜コンテンツN)を蓄積する。コンテンツは、例えばサッカー試合などの映像コンテンツである。

0015

クライアント端末101は、インタフェース部110、制御部120、分類器生成部130、出力部140、重要シーン候補抽出部150、及び記憶部160として機能する。このようなクライアント端末101は、例えば、CPU、ROM、及びRAMを備えるコンピュータシステムである。CPUは、ROMに格納されるコンピュータプログラムを、RAMを作業領域に用いて実行することで上記の各機能ブロックを実現する。なお、クライアント端末101の各機能ブロックは、少なくとも一部がハードウェアを用いて実現されてもよい。

0016

インタフェース部110は、通信部111とユーザ入力部112とを含む。通信部111は、通信回線102を介してサーバ100との間で通信を行う通信インタフェースである。クライアント端末101は、通信部111を介してサーバ100に映像コンテンツの取得要求を行い、要求した映像コンテンツをサーバ100から取得する。ユーザ入力部112は、キーボード、マウス、ポインティングデバイス等の入力装置を用いたユーザからの指示を受け付ける。

0017

制御部120は、データ再生制御部121、ユーザ入力解析部122、及びメタデータ生成部123を含む。
データ再生制御部121は、サーバ100から取得した映像コンテンツの再生、再生速度の変更、再生方向の変更、表示の拡大縮小表示解像度切り替え等の、映像コンテンツの再生に関する制御を行う。ユーザ入力解析部122は、ユーザ入力部112が受け付けたユーザの指示を解析する。データ再生制御部121は、ユーザ入力解析部122によるユーザの指示の解析結果に応じて、映像コンテンツの再生に関する制御を行う。クライアント端末101は、この解析結果に応じて動作する。ユーザ入力解析部122は、必要に応じてユーザに提示する入力画面を生成し、後述の表示部141に表示させる。メタデータ生成部123は、再生中の映像コンテンツに関連する関連情報であるメタデータを生成して、記憶部160に蓄積する。

0018

分類器生成部130は、重要シーン抽出部131及び学習部132を含み、分類器を生成する。重要シーン抽出部131は、ユーザ入力解析部122によるユーザの指示の解析結果に基づいて、映像コンテンツ中のユーザにとっての重要部分を判定して抽出する。学習部132は、分類器生成のための機械学習を行う。

0019

出力部140は、表示部141、重要シーン出力部142、分類器出力部143、及び外部出力部144を含む。表示部141は、映像コンテンツの表示、映像コンテンツの再生に関する制御を行うためのメニュー画面の表示等を行う表示装置である。重要シーン出力部142は、重要シーン抽出部131が抽出した重要部分を表示部141に表示させる。分類器出力部143は、分類器生成部130で生成された分類器をサーバ100や他のクライアント端末へ出力する。外部出力部144は、データの外部出力等を行う。

0020

記憶部160は、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の大容量記憶装置により実現される。記憶部160は、クライアント端末101が処理に用いるデータ、サーバ100から取得した映像コンテンツ等を記憶する。

0021

図2は、クライアント端末101の動作説明図である。クライアント端末101は、例えば表示部141に映像コンテンツの再生に関する操作を行うためのメニュー画面を表示する。ユーザは、メニュー画面に応じてユーザ入力部112により指示を入力することで、クライアント端末101に処理を実行させる。クライアント端末101は、通常モードと分析モードとの2つの動作モードで動作する。

0022

クライアント端末101は、起動後にメニュー画面を表示部141に表示して、通常モードで動作する。クライアント端末101は、通常モードで、ユーザによるユーザ入力部112の操作を待機する(S201)。クライアント端末101は、ユーザの操作に応じた処理を実行する。図2では、ユーザは、メニュー画面からデータ選択データ受信、設定、再生、一時停止、スキップ、早送り、巻き戻し、分析、重要シーン抽出、重要シーン編集、分類器生成、重要シーン候補抽出、及び終了を選択して指示することができる。これら通常モードにおける各機能は一般的な録画再生機器と同様の機能である。また、クライアント端末101は、1.3倍速再生等の視聴方法に関する他の機能を追加搭載しても良い。また、クライアント端末101は、これらの機能の一部を搭載するようにしても良い。

0023

「データ選択」が指示された場合、制御部120は、ユーザの指示により、再生する映像コンテンツを選択する(S202)。ユーザは、サーバ100から通信部111を介して表示部141に提示された映像コンテンツの中から、再生する映像コンテンツを選択する。これにより制御部120は、映像コンテンツの選択を行う。クライアント端末101は、選択された映像コンテンツのサムネイルをサーバ100から受信し、表示部141に受信した映像サムネイルを表示しても良い。「データ受信」が指示された場合、制御部120は、通信部111により、選択された映像コンテンツをサーバ100から取得する(S203)。「設定」が指示された場合、制御部120は、サムネイルの表示/非表示や、メニュー画面のカスタマイズなどのクライアント端末101に関する設定を行う(S204)。

0024

「再生」が指示された場合、制御部120は、映像コンテンツを再生して表示部141に表示させる(S205)。「一時停止」が指示された場合、制御部120は、再生中の映像コンテンツの一時停止を行う(S206)。「スキップ」が指示された場合、制御部120は、再生中の映像コンテンツのスキップを行う(S207)。「早送り」が指示された場合、制御部120は、再生中の映像コンテンツの早送りを行う(S208)。「巻き戻し」が指示された場合、制御部120は、再生中の映像コンテンツの巻き戻しを行う(S209)。

0025

「分析」が指示された場合、制御部120は、動作モードを分析モードに切り替えて、再生中の映像コンテンツに対するユーザ操作の分析を行う(S210)。「重要シーン抽出」が指示された場合、重要シーン抽出部131は、再生中の映像コンテンツの重要シーンを抽出する(S211)。「重要シーン編集」が指示された場合、重要シーン抽出部131は、抽出した重要シーンの編集を行う(S212)。「分類器生成」が指示された場合、分類器生成部130は、分類器を生成する(S213)。「重要シーン候補抽出」が指示された場合、重要シーン候補抽出部150は、未分析の映像コンテンツから重要シーンの候補を抽出する(S214)。

0026

各処理が終了すると、クライアント端末101は、通常モードで表示部141にメニュー画面を表示し、ユーザによるユーザ入力部112の操作を待機する(S201)。「終了」が指示された場合、クライアント端末101は、処理を終了する。

0027

(分析)
クライアント端末101は、S210の分析処理において、ユーザによる映像コンテンツの分析行動を記録する。図3は、分析処理におけるクライアント端末101の動作説明図である。クライアント端末101は、分析処理時に例えば表示部141に分析モード用のメニュー画面を表示して待機する。ユーザは、分析モード用のメニュー画面に応じてユーザ入力部112により指示を入力することで、クライアント端末101に処理を実行させる。

0028

制御部120は、動作モードが分析モードに切り替わることで、クライアント端末101の初期化を行う(S300)。本実施形態では、制御部120は、初期化により、メタデータ生成部123によるメタデータの記録準備を行う。

0029

クライアント端末101は、初期化後に、ユーザによるユーザ入力部112の操作を待機する(S301)。クライアント端末101は、ユーザの操作に応じた処理を実行する。図3では、ユーザは、メニュー画面から再生(分析)、スロー再生、逆再生、一時停止(分析)、スキップ(分析)、早送り(分析)、巻き戻し(分析)、拡大・縮小設定、解像度切り替え、カメラ切り替え、及び通常モードに戻る、を選択することができる。クライアント端末101は、ユーザがメニュー画面から選択してユーザ入力部112により入力した指示に応じて処理を実行する。

0030

再生(分析)、一時停止(分析)、スキップ(分析)、早送り(分析)、巻き戻し(分析)が選択されたときの処理(S302、S305〜S308)は、通常モード時の対応する処理(S205〜S209)と同じである。ただしメタデータ生成部123は、対応するフレームに対し、それぞれ再生カウントスキップカウント、早送りカウント、巻き戻しカウントをインクリメントする。メタデータ生成部123は、「一時停止(分析)」が指示された場合、対応するフレームに対するメタデータとして一時停止時間を記録する。「スロー再生」及び「逆再生」が指示された場合、メタデータ生成部123は、対応するフレームに対し、それぞれスロー再生カウント及び逆再生カウントをインクリメントする。

0031

「拡大・縮小設定」が指示された場合、データ再生制御部121は、表示する映像コンテンツの拡大・縮小及び表示領域の設定を行う(S309)。図4は、「拡大・縮小設定」が指示された場合のクライアント端末101の動作説明図である。

0032

クライアント端末101は、「拡大・縮小設定」が指示されると、表示部141にユーザ操作を受け付けるための操作画面を表示して、ユーザによるユーザ入力部112の操作を待機する(S401)。クライアント端末101は、ユーザの操作に応じた処理を実行する。ユーザは、本実施形態の操作画面により、拡大、縮小、サイズ指定、リセット、表示領域設定、決定、及びキャンセルの選択が可能である。

0033

「拡大」が指示された場合、データ再生制御部121は、拡大率rをr*α(α>1.0)に変更する(S402)。表示部141は、映像コンテンツの表示サイズをr倍に変更する(S407)。
「縮小」が指示された場合、データ再生制御部121は、拡大率rをr*β(1.0>β>0)に変更する(S403)。表示部141は、映像コンテンツの表示サイズをr倍に変更する(S407)。
「サイズ指定」が指示された場合、データ再生制御部121は、ユーザにユーザ入力部112から拡大率rを入力させる(S404)。この際、表示部141は、拡大率の入力画面を表示する。表示部141は、映像コンテンツの表示サイズをr倍に変更する(S407)。拡大率rは、設定許容範囲事前に設定されていてもよい。また、設定許容範囲から外れた値が入力された場合、クライアント端末101は、エラーや警告を出し、改めて拡大率rを入力させてもよい。
「リセット」が指示された場合、データ再生制御部121は、拡大率rを1.0にリセットする(S405)。データ再生制御部121は、フラグ付与設定の解除を行う(S406)。表示部141は、映像コンテンツの表示サイズをr倍に変更する(S407)。

0034

「表示領域設定」が指示された場合、拡大率r>1.0であれば、データ再生制御部121は、表示部141が表示する映像コンテンツの部分領域を設定する(S408)。拡大率r≦1.0であれば、表示部141の画面から映像コンテンツがはみ出ることはないため、データ再生制御部121は、S408の処理で何も行わない。あるいは、拡大率r≦1.0であれば、クライアント端末101は、操作画面の「表示領域設定」を選択できないようにしても良い。

0035

「決定」が指示された場合、データ再生制御部121は、映像コンテンツの拡大・縮小サイズ及び表示位置等の表示設定確定する(S409)。メタデータ生成部123は、拡大・縮小フラグ付与設定をONにする(S410)。メタデータ生成部123は、拡大・縮小フラグ付与設定がONの間、表示されたフレームに対応するメタデータとして拡大・縮小フラグを記録する。データ再生制御部121は、「拡大・縮小設定」の処理を終了する。

0036

「キャンセル」が指示された場合、データ再生制御部121は、拡大率rの値を変更前の値に戻す。表示部141は、映像コンテンツの表示サイズをr倍に変更する。データ再生制御部121は、「拡大・縮小設定」の処理を終了する。

0037

図3の説明に戻り、本実施形態では単一解像度の映像コンテンツを分析対象としている。そのために分析モード用のメニュー画面では、「解像度切り替え」が無効或いは非表示になっている(S310)。本実施形態では単一のカメラで撮影された映像コンテンツを分析対象としている。そのために分析モード用のメニュー画面では、「カメラ切り替え」は無効或いは非表示になっている(S311)。

0038

なお、S305の処理で所定時間を超える一時停止が行われる場合、クライアント端末101は、一時低時間を記録するか否かをユーザに確認しても良い。また、この場合、クライアント端末101は、一時停止時間を記録しないようにしたり、通常モードに戻るようにしても良い。

0039

分析モード用のメニュー画面から「通常モードに戻る」が指示された場合(S312)、クライアント端末101は、分析結果を記録する(S313)。その後、クライアント端末101は、動作モードを通常モードに戻す。本実施形態では、分析結果の記録とは、S302〜S311の処理で記録したフラグや値等のメタデータを確定し、ユーザと分析日時とを特定できるような構造で記憶部160に記録することである。なお、分析結果の記録は、S302〜S311の処理時に適宜行うようにしても良い。

0040

(重要シーン抽出)
クライアント端末101は、S211の重要シーン抽出処理において、S210の分析処理で記録した分析結果に基づいて、映像コンテンツのユーザにとっての重要部分を判定・抽出する。抽出した重要部分が重要シーンとなる。図5は重要シーン抽出処理におけるクライアント端末101の動作説明図である。

0041

本実施形態では、重要シーン抽出部131は、最新の分析日時におけるメタデータを利用して重要シーン抽出を行う。また、重要シーン抽出部131は、同一の映像コンテンツに対して過去に記録済みのメタデータをマージすることで累積メタデータを生成し、累積メタデータにより重要シーン抽出を行っても良い。累積メタデータの生成時に、ユーザが、マージするメタデータを取捨選択できるようにしても良い。
メタデータとしては、上記の通り、映像コンテンツを構成するフレーム毎に再生、スキップ、早送り、巻き戻し、スロー再生、逆再生等が行われたカウント数が含まれる。また、一時停止操作が行われたフレームのメタデータは、一時停止時間を含む。拡大・縮小表示されたフレームのメタデータは、拡大・縮小フラグを含む。

0042

重要シーン抽出部131は、一時停止フラグの付与を行う(S501)。本実施形態では、重要シーン抽出部131は、メタデータとして記録されている一時停止時間が所定の閾値以上となっているフレームと、該フレームに隣接する前後15フレームずつに一時停止フラグを付与する。

0043

重要シーン抽出部131は、コンテンツを構成する各フレームに対して、以下の式(1)により重要度評価値を取得する(S502)。ただし、拡大・縮小フラグ及び一時停止フラグは、フラグが立っている場合に「1」、フラグが立っていない場合に「0」の値を取る。
(重要度評価値)=(スロー再生カウント値)+(逆再生カウント値)+(拡大・縮小フラグ)+(一時停止フラグ) …(1)

0044

重要シーン抽出部131は、重要度評価値が所定の閾値以上となったフレームに対し、メタデータとして重要シーンラベルを付与することで重要シーンを抽出する(S503)。抽出された重要シーンは、「重要シーン編集」が指示される場合(S212)に、編集可能となる。重要シーンの編集は、ユーザがユーザ入力部112により指示を入力することで行われる。例えば、ユーザは、GUI(Graphical User Interface)により、重要シーンラベルの追加や削除を行うことができる。

0045

(分類器生成)
クライアント端末101は、S213の分類器生成処理において、抽出済みの重要シーンに基づいて、ユーザにとっての重要シーンとそれ以外のシーンとを分類するための分類器を生成する。本実施形態では、分類器生成部130は、最新の分析日時におけるメタデータを利用して抽出した重要シーンを用いて分類器を生成する。分類器生成部130は、重要シーンを任意に指定して用いることもできる。例えば、分類器生成部130は、上記の累積メタデータを用いて抽出した重要シーン、他の映像コンテンツから抽出した重要シーン、他のユーザの重要シーン等を用いて分類器を生成しても良い。また、分類器生成部130は、これらの重要シーンの組み合わせを用いて分類器を生成しても良い。

0046

分類器生成部130は、機械学習により分類器を生成する。機械学習は、Random
Forest等の決定木を用いる方法、畳み込みニューラルネットワークを用いる方法、サポートベクターマシンSVM)を用いる方法等の様々な方法を用いることができる。本実施形態では、SVMを利用するGMM−SV(混合ガウス分布−Supervector)方式を用いる。Random Forestは、「Breiman, Leo, “Random Forests,” Machine Learning 45 (1): 5-32, 2001.」に開示される。畳み込みニューラルネットワークは、「Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, “ImageNet Classification with DeepConvolutional Neural Networks,” Advances in
Neural Information Processing Systems 25: 1097-1105, 2012.」に開示される。SVMは、「V. Vapnik and A. Lerner, "Pattern recognition using generalized portrait method," Automation and Remote Control, 24, 1963.」に開示される。GMM−SVは、「井上 中順, 斉辰彦,田 浩一, 古井 貞熙, "大規模映像資源のためのマルチモーダル高次特徴検出,"電子情報通信学会論文誌, Vol. J93-D, No. 12, pp. 2633-2644, Dec., 2010.」に開示される。

0047

分類器生成部130は、ユーザにとっての重要シーンとそれ以外のシーンとを分類できれば、他の機械学習の手法を用いて分類器を生成しても良い。また、分類器生成部130は、機械学習を用いた方法ではなく、例えばルールベースで分類器を生成しても良い。分類に用いる特徴には、画像特徴であるSIFT特徴や音響特徴であるMFCC(非特許文献6)など様々なものがあるが、ユーザにとって重要シーンとそれ以外のシーンとを分類可能な分類器を生成できれば、どの特徴を利用しても良い。SIFT特徴は、「D. G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,” In International Journal of Computer Vision, vol.60(2), pp.91-110, Jan. 2004.」に開示される。MFCCは、「B. P. Bogert, M. J. R. Healy, and J. W. Tukey,
"The quefrency alanysis of time series for echoes: cepstrum, pseudo-autocovariance, cross-cepstrum, and saphe cracking," Proceedings of the Symposium on Time Series Analysis (M. Rosenblatt, Ed) Chapter 15, 209-243. New York: Wiley, 1963.」に開示される。

0048

GMM−SV方式では、GMMを求めるためにUBM(Universal Background Model)を生成する必要がある。本実施形態では、分類器生成部130は、記憶部160に蓄積された全ての映像コンテンツを用いてUBMを生成する。

0049

(重要シーン候補抽出)
クライアント端末101は、S214の重要シーン候補抽出処理において、未分析のコンテンツから重要シーン候補の抽出を行う。クライアント端末101は、「データ選択」(S202)及び「データ受信」(S203)により未分析のコンテンツを取得する。

0050

重要シーン候補抽出部150は、S213の分類器生成処理で生成した分類器を用いて、GMM−SV方式で重要シーン候補を検出する。通常、GMM−SV方式は、検出単位ショットである。本実施形態では、重要シーン候補抽出部150は、未分析の映像コンテンツを所定の時間単位で分割して分割未分析コンテンツを生成し、分割未分析コンテンツ単位で検出を行う。本実施形態では分割する単位を1秒とするが、これは1分でもよい。分割の単位は、処理の開始前にユーザによりユーザ入力部112から入力される、或いはS204の設定処理で設定される。多数のショットから構成される映像コンテンツに対しては、重要シーン候補抽出部150は、ショット単位で検出を行っても良い。

0051

以上のように本実施形態のクライアント端末101は、取得した映像コンテンツに対するユーザの操作を分析して、該映像コンテンツのメタデータを生成する。クライアント端末101は、このメタデータを用いて、ユーザにとっての重要シーンを抽出する。重要シーンは、ユーザにより編集可能である。クライアント端末101は、重要シーンに基づいて分類器を生成し、この分類器により未分析の映像コンテンツから重要シーンを抽出することができる。

0052

そのためにクライアント端末101は、ユーザが視聴していない映像コンテンツから、該ユーザにとっての重要映像区間を抽出することが可能になる。また、クライアント端末101は、ユーザが視聴していない映像コンテンツのダイジェストを、抽出した重要映像区間から生成することができる。さらに、クライアント端末101は、未知の映像コンテンツの再生方法を制御することも可能である。このようにクライアント端末101は、ユーザが未視聴であったり、メタデータ等の関連情報を含まない映像コンテンツのシーン分類を行うことが可能である。

0053

本実施形態のメタデータ生成部123は、拡大・縮小フラグ付与設定がONの間、メタデータとして拡大・縮小フラグを記録するが、メタデータとして拡大率rを記録してもよい。重要シーン抽出部131は、拡大率rを重要シーン抽出時に利用することになる。これにより、より柔軟かつ詳細に重要シーンの抽出条件を設定することが可能となる。

0054

重要シーン抽出部131は、1以上の非重要シーンを抽出可能であっても良い。非重要シーンは、例えば早送りやスキップ操作されたシーンである。分類器生成部130は、分類器生成時に非重要シーンに重みを設定することで、より精度の高い分類器を生成することが可能となる。重要シーン抽出部131は、重要度評価値を用いて複数種類の重要シーンを抽出しても良い。重要シーン抽出部131は、例えば、複数の重要度評価値の算出式に基づいて複数の重要シーンを抽出する。或いは、重要シーン抽出部131は、抽出した重要シーンを画像特徴や音響特徴、本実施形態で抽出したカウント数等の情報に基づいてクラスタリングして、複数の重要シーンに分割しても良い。クラスタリングの方法は公知の方法を用いることが可能である。例えばクラスタリングは、画像特徴と本実施形態で抽出したカウント数を要素として持つ特徴ベクトルを生成し、k近傍法やk平均法を用いて行われる。これにより、さらにユーザの観点を反映した重要シーンが抽出可能となるだけでなく、ユーザの観点をさらに反映した分類器を生成することが可能となる。

0055

本実施形態はクライアント端末101側で分類器を生成する構成を説明したが、分類器がサーバ100側で生成されても良い。この場合、サーバ100は、学習部132を備え、クライアント端末101が抽出した重要シーンを取得して分類器を生成する。これにより、サーバ100に蓄積されている多量の映像コンテンツを利用した学習が可能である。そのためにより精度の高い分類器を生成することができる。例えば、本実施形態で利用したGMM−SV方式の場合、多量の映像コンテンツを用いてUBMを生成することで、分類器の性能が向上する。

0056

クライアント端末101は、サーバ100が高解像度の映像コンテンツを蓄積する場合に、必要に応じて高解像度の映像コンテンツを利用できるようにしても良い。例えば、サーバ100に蓄積された映像コンテンツの高解像度を3,840×2,160ピクセル(4K映像)、通常の映像コンテンツの解像度を1,920×1,080ピクセル(フルHD映像)とする。サーバ100は、クライアント端末101から要求がない限り通常解像度の映像コンテンツをクライアント端末101へ送信する。

0057

この場合、クライアント端末101は、S310の解像度切り替え処理が有効となる。ユーザがユーザ入力部112により解像度切り替えを選択すると、クライアント端末101は、サーバ100から取得する映像コンテンツを高解像度の映像コンテンツに切り替える。或いは、ユーザは、解像度切り替え処理で、ユーザ入力部112により要求解像度を指定しても良い。この場合、サーバ100がクライアント端末101からの指示により、要求解像度の映像コンテンツを適宜生成して送信する、或いはクライアント端末101が高解像度の映像コンテンツを取得して要求解像度の映像を生成する。

0058

映像コンテンツの解像度は、拡大・縮小設定時に自動的に適切に切り替えられても良い。クライアント端末101は、S309の拡大縮小設定処理と同様に「高解像度フラグ」を付与し、重要シーン抽出部131の重要度評価値を、算出式に高解像度フラグを含めて算出する。メタデータ生成部123は、高解像度フラグを含むメタデータを生成することになる。これによりクライアント端末101は、高解像度化した映像部分を重要シーン抽出に反映可能となり、より柔軟かつ詳細に重要シーンの抽出条件を設定すること可能となる。また、クライアント端末101は、このように抽出した重要シーンを用いることで、より精度の高い分類器を生成することが可能となる。

0059

クライアント端末101は、サーバ100が同一のシーンを複数の視点から複数のカメラで撮影した映像コンテンツを蓄積する場合、必要に応じて異なるカメラの映像コンテンツを分析対象としても良い。例えば、サーバ100は、1つのシーンに対して異なるカメラで撮影した複数の映像コンテンツ1−1〜映像コンテンツ1−Mを蓄積する。クライアント端末101から要求がない限り、サーバ100は映像コンテンツ1−1をクライアント端末101へ送信する。クライアント端末101は、カメラ切り替え処理が有効となる。ユーザは、ユーザ入力部112でカメラ切り替えを選択し、カメラi(1≦i≦M)を選択する。これによりクライアント端末101は、サーバ100から取得する映像コンテンツを映像コンテンツ1−iに切り替える。クライアント端末101は、S309の拡大縮小設定処理と同様に「カメラ切り替えフラグ」を付与し、重要シーン抽出部131の重要度評価値を、算出式にカメラ切り替えフラグを含めて算出する。メタデータ生成部123は、カメラ切り替えフラグを含むメタデータを生成することになる。これによりクライアント端末101は、カメラを切り替えた映像部分を重要シーン抽出に反映可能となり、より柔軟かつ詳細に重要シーンの抽出条件を設定すること可能となる。また、クライアント端末101は、このように抽出した重要シーンを用いることで、より精度の高い分類器を生成することが可能となる。

0060

クライアント端末101は、撮影時のカメラパラメータ等のコンテンツ取得機器の機器情報を利用して、分類器を生成しても良い。この場合、機器情報として、サーバ100は、映像コンテンツと同期が取れた状態でカメラパラメータ情報を蓄積する。サーバ100は、クライアント端末101への映像コンテンツ送信時にカメラパラメータ情報も同時に送信する。ここで、カメラパラメータは、例えばカメラを識別するカメラID、撮影時のパンチルト角度焦点距離撮影距離等である。或いは、焦点距離と撮影距離とから撮影倍率を算出して、これをカメラパラメータとしてもよい。撮影倍率は、(焦点距離/(撮影距離−焦点距離))の式により概算値が算出される。

0061

クライアント端末101は、メタデータ生成部123によりカメラパラメータ情報を含むメタデータを生成する。クライアント端末101は、このメタデータを重要シーン抽出や分類器生成に用いる。例えば、クライアント端末101は、S311のカメラ切り替え処理で選択した映像コンテンツの撮影倍率が所定倍率以上の場合に、S309の拡大縮小設定処理と同様に「高撮影倍率フラグ」を付与する。クライアント端末101は、重要シーン抽出部131の重要度評価値を、算出式に高撮影倍率フラグを含めて算出する。これによりクライアント端末101は、倍率の高い映像部分を重要シーン抽出に反映可能となり、より柔軟かつ詳細に重要シーンの抽出条件を設定すること可能となる。また、クライアント端末101は、分類器生成時の特徴ベクトルにカメラパラメータ情報を要素値として加えることで、より精度の高い分類器を生成することが可能になる。

0062

(第2実施形態)
第2実施形態では、監視映像等の映像コンテンツに対してシーン分類を行う。この場合、ユーザには監視カメラ映像解析の専門家が想定される。ユーザにとっての重要シーンは、監視映像で着目すべき映像シーンとなる。

0063

図6は、第2実施形態のシステム構成図である。第1実施形態のシステムとは、クライアント端末の構成が異なる。第2実施形態のクライアント端末601は、第1実施形態のクライアント端末101の制御部120に認識部611を追加した構成である。サーバ100に蓄積される複数の映像コンテンツは、監視カメラ映像である。

0064

図7は、分析処理におけるクライアント端末601の動作説明図である。クライアント端末601は、分析処理時に、図3の第1実施形態の動作に加え、顔認識処理(S701)及び追尾処理(S702)を行う。顔認識処理及び追尾処理について説明する。

0065

顔認識」が指示された場合、制御部120は、顔認識処理を行う(S701)。制御部120は、まず、映像コンテンツの再生を一時停止する。ユーザは、「顔認識」の指示後に、ユーザ入力部112により顔認識機能のON/OFFを選択する。顔認識機能のONが選択される場合、制御部120は、ユーザに対して認識対象とする顔画像登録を促す。ユーザが顔画像を登録することで、ユーザ入力解析部122は、顔認識機能をONにする。制御部120は、映像コンテンツの一時停止を解除して再生する。なお、顔画像は同一人物の顔画像を複数枚登録しても良いし、異なる人物の顔画像を複数枚ずつ登録しても良い。

0066

顔認識機能がONになると、データ再生制御部121は、再生した映像コンテンツを表示部141に表示させる前に認識部611に渡す。認識部611は、再生された映像コンテンツの各フレームに対して、登録された顔画像と一致する顔の検出を行う。一致する顔が検出された場合、認識部611は、顔認識結果として、検出された顔を囲む矩形顔矩形情報(矩形の左上座標、矩形の幅と高さ)として設定する。認識部611は、顔矩形情報をメタデータ生成部123に渡す。メタデータ生成部123は、顔が検出されたフレームに対応するメタデータとして、顔矩形情報を記録する。顔認識は、例えば特開2015−232759号公報に開示される公知の技術を用いて行われる。

0067

追尾」が指示された場合、制御部120は、追尾処理を行う(S702)。制御部120は、まず、映像コンテンツの再生を一時停止する。ユーザは、「追尾」の指示後に、ユーザ入力部112により追尾機能のON/OFFを選択する。追尾機能のONを選択した場合、ユーザは、ユーザ入力部112により表示されているフレームから矩形の追尾領域を指定する。

0068

追尾機能がONになると、データ再生制御部121は、再生した映像コンテンツを表示部141に表示させる前に認識部611に渡す。認識部611は、再生された映像コンテンツの各フレームに対して指定された追尾領域の追尾を試みる。追尾は、例えば特開2015−50697号公報に開示される公知の技術を用いて行われる。追尾が成功した場合、認識部611は、追尾結果として追尾領域を表す追尾矩形情報(矩形の左上座標、矩形の幅と高さ)を設定する。認識部611は、追尾矩形情報をメタデータ生成部123に渡す。メタデータ生成部123は、追尾領域が存在するフレームに対応するメタデータとして、追尾矩形情報を記録する。

0069

重要シーン抽出部131の動作は、第1実施形態の場合と基本的に同じであるが、重要度評価値の算出方法が異なる。本実施形態では、重要シーン抽出部131は、S502に示した重要度評価値算出処理において、映像を構成する各フレームに対して以下の式(2)により重要度評価値を算出する。
(重要度評価値)=(スロー再生カウント)+(逆再生カウント)+(拡大・縮小フラグ)+(一時停止フラグ)+(顔矩形情報の有無)+(追尾矩形情報の有無) …(2)

0070

拡大・縮小フラグ及び一時停止フラグは、フラグが立っている場合に「1」、フラグが立っていない場合に「0」の値を取る。また、顔矩形情報の有無及び追尾矩形情報の有無は、有の場合に「1」、無の場合に「0」の値を取る。

0071

以上のように、本実施形態のクライアント端末101、601は、映像コンテンツに対するユーザの分析操作をメタデータとして記録し、記録したメタデータを利用してそのユーザにとっての重要シーンを抽出する。抽出した重要シーンは、ユーザが編集を通じて修正可能である。クライアント端末101、601は、抽出した重要シーンを用いて分類器を生成し、生成した分類器を用いて未分析の映像コンテンツから重要シーン候補を抽出可能である。これにより、ユーザが視聴していない映像コンテンツから、そのユーザにとっての重要映像区間を抽出することが可能になる。未視聴映像からダイジェストを生成することも可能である。さらに、未知の映像の再生方法を制御することも可能となる。

0072

第1、第2実施形態では、重要シーン抽出処理、重要シーン編集処理、分類器生成処理(S211〜S213)を通常モードで行う処理として説明した。これらの処理は、分析モードで行われてもよい。
以上のように本実施形態のシステムは、ユーザが視聴していない映像コンテンツから、該ユーザにとっての重要映像区間を抽出することが可能になる。また、このシステムは、未視聴の映像コンテンツからダイジェストを生成することも可能である。さらに、このシステムは、未知の映像の再生方法を制御することも可能である。

0073

本発明は、上述の各実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。

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