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CRAM: Compact Representation of Action in Movies

CRAM: Compact Representation of Action in Movies. 古川拓弥. はじめに. 著者 Mikel Rodriguez University of Central Florida CVPR2010 のポスター発表 映像の要約（ Video Summarizing ）　 特定動作の着目した要約 フーリエ変換を利用した動作特定. 提案手法の流れ. 時空間領域中における動的領域の決定 動的領域内からの特定動作の検出 エネルギー最小化による映像要約. 動的領域の決定（ 1/3 ）. 入力映像からオプティカルフローの算出

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Presentation Transcript

  1. CRAM: Compact Representation of Action in Movies 古川拓弥

  2. はじめに • 著者 • Mikel Rodriguez • University of Central Florida • CVPR2010のポスター発表 • 映像の要約（Video Summarizing）　 • 特定動作の着目した要約 • フーリエ変換を利用した動作特定

  3. 提案手法の流れ • 時空間領域中における動的領域の決定 • 動的領域内からの特定動作の検出 • エネルギー最小化による映像要約

  4. 動的領域の決定（1/3） • 入力映像からオプティカルフローの算出 • フロー場を周波数領域で考える • フロー場のフーリエ変換：Clifford Fourier Transform • 逆フーリエ変換 : Inverse Clifford Fourier Transform

  5. 動的領域の決定（2/3） • 位相情報の逆フーリエ変換により動的領域Wの特定 • フーリエ変換における位相情報とは？ • 2次元画像の場合：画像の濃淡変化が得られる • フロー場の場合：動きの変化を捉えることが可能

  6. 動的領域の推定（3/3） • 位相情報の逆フーリエ変換により動的領域Wの特定 • しきい値処理によって領域分割 = worm P( f(x, y, t) )：位相スペクトル u：フロー場

  7. 特定動作の検出 • 動作テンプレートに基づく特定動作の推定 • 入力シーケンスとテンプレートの尤度計算 H(x, y, t)：動作テンプレート s(l+x, m+y, n+t)：入力シーケンス

  8. 尤度の正規化 • 相関空間の正規化により応答値を最適化 • EH：フィルタエネルギー • Es(l, m, n)：位置 (l, m, n)における評価ボリュームのエネルギー

  9. エネルギー最小化による映像の要約 • グラフカットを用いてエネルギーを最小化 • データ項Et：最大時間コスト • 要約映像の長さ（最大時間） • 平滑化項Eo：時間重複コスト • 特定動作毎の時間的な重複 • ラベル：wormの時間推移

  10. 映像要約例 • 「拾う」動作に着目した映像の要約 • 特定の動作のみを一つのシーンに集約 • 動作検索が容易 元映像 要約映像 特定動作の要約映像

  11. 映像要約例 • ムービー • http://vimeo.com/9761199

  12. まとめ • 特定の動作に着目した映像の要約 • 周波数領域において映像中の動的領域を推定 • テンプレートマッチングにより特定動作を特定 • グラフカットを用いて映像の要約 → 映像解析の簡略化

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