(57)【要約】【課題】ＣＭ製作会社同士で共有するデータベースを管理する必要がなく、コマーシャル製作時に特別な装置を必要としないコマーシャル認識装置を得る。【解決手段】テレビ放送映像に含まれるコマーシャル映像を認識する装置であって、テレビ放送映像に基づき生成された連続する静止画像を受け取る画像入力部１２０と、コマーシャル映像に含まれる所定物体の特徴を表す物体情報を格納する認識対象情報格納部１３０と、画像入力部１２０が受け取った静止画像のうち物体情報に合致する部分を認識する認識部１４０と、認識部１４０の認識結果に基づき当該テレビ放送映像にコマーシャル映像が含まれるか否かを判定するＣＭ認識部１６０と、を備える。【選択図】図１
2010015237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テレビ放送映像に含まれるコマーシャル映像を認識する装置であって、
テレビ放送映像に基づき生成された連続する静止画像を受け取る画像入力部と、
前記コマーシャル映像に含まれる所定物体の特徴を表す物体情報を格納する認識対象情報格納部と、
前記画像入力部が受け取った静止画像のうち前記物体情報に合致する部分を認識する認識部と、
前記認識部の認識結果に基づき当該テレビ放送映像に前記コマーシャル映像が含まれるか否かを判定するＣＭ認識部と、
を備えることを特徴とするコマーシャル認識装置。
【請求項２】
前記認識対象情報格納部は、
前記コマーシャル映像毎に前記物体情報を１ないし複数対応付けて格納する
ことを特徴とする請求項１記載のコマーシャル認識装置。
【請求項３】
前記ＣＭ認識部は、
前記静止画像のうち前記物体情報と合致する部分を、前記コマーシャル映像に対応付けられた全ての前記物体情報について前記認識部が認識した場合に、
当該テレビ放送映像にそのコマーシャル映像が含まれているものと判定する
ことを特徴とする請求項２記載のコマーシャル認識装置。
【請求項４】
前記認識対象情報格納部は、
前記コマーシャル映像に前記所定物体が連続的に含まれる時間長を表す連続時間情報を前記所定物体毎に格納し、
前記ＣＭ認識部は、
前記静止画像のうち前記物体情報と合致する部分を前記時間長以上連続して前記認識部が認識した場合に、
当該テレビ放送映像にその物体情報が表す前記所定物体が含まれているものと判定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載のコマーシャル認識装置。
【請求項５】
前記認識対象情報格納部は、
前記認識部が前記静止画像のうち前記物体情報と合致するか否かを判定する際の判定閾値を表す一致率閾値を前記所定物体毎に格納し、
前記認識部は、
前記静止画像のうち少なくとも一部が前記物体情報に合致する部分を認識し、
その部分と前記物体情報とが合致する割合が当該物体情報に対応した前記一致率閾値以上である場合に、
その部分と当該物体情報とが合致するものと認識する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載のコマーシャル認識装置。
【請求項６】
前記一致率閾値を調整する閾値調整部を備えた
ことを特徴とする請求項５記載のコマーシャル認識装置。
【請求項７】
前記認識対象情報格納部は、
前記コマーシャル映像に前記所定物体が現れる時刻を当該コマーシャル映像の開始時点から起算した経過時間で表す経過時間情報を前記所定物体毎に格納し、
前記ＣＭ認識部は、
前記静止画像のうち前記物体情報に合致する部分が前記コマーシャル映像に現れた時刻と、その物体情報に対応した前記経過時間情報とに基づき、
前記コマーシャル映像の開始時刻を算出する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれかに記載のコマーシャル認識装置。
【請求項８】
前記ＣＭ認識部は、
前記認識部が前記静止画像のうち前記物体情報に合致する部分が前記コマーシャル映像に現れた時刻を、そのコマーシャル映像の開始時刻とする
ことを特徴とする請求項５または請求項６記載のコマーシャル認識装置。
【請求項９】
テレビ放送を受信してその映像の１ないし複数のフレームに対応した前記静止画像を生成する受信部を備えた
ことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれかに記載のコマーシャル認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビ放送映像に含まれるコマーシャル映像を認識する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、コマーシャル放送確認システムに関し、『コマーシャルの放送確認を人手に委ねることなく確実に行うことのできる信頼性の高いコマーシャル放送確認システム、及びコマーシャル放送の確認に伴う伝票発行業務を人手を介すことなく迅速かつ確実に行うことのできる伝票発行システムを提供すること』を課題とした技術として、『ＣＭ制作／管理設備１０は、放送対象となるＣＭ番組の有効画面内に当該ＣＭに固有の素材情報をＣＭコードとして埋め込み、そのＣＭコードを埋め込んだＣＭ番組を放送局設備２０に提供する。放送局設備２０は、ＣＭ製作／管理設備１０で制作された送信対象となるＣＭが自放送局の送信所２０Ｂより実際に放送された（テレビジョン放送電波として送信された）ことを確認して、放送確認伝票、請求伝票等、所定の伝票発行処理を行う。』というものが提案されている（特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−４４６８９号公報（要約）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載の技術では、コマーシャルに一意のＣＭコードを埋め込む必要があるため、ＣＭ製作会社同士で共有することができるＣＭコード発行／参照用のデータベースを管理しなければならない。
また、コマーシャル製作時にＣＭコード埋め込みのための装置が必要となるので、その分のコスト等を要する。
【０００５】
そのため、ＣＭ製作会社同士で共有するデータベースを管理する必要がなく、コマーシャル製作時に特別な装置を必要としないコマーシャル認識装置が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るコマーシャル認識装置は、テレビ放送映像に含まれるコマーシャル映像を認識する装置であって、テレビ放送映像に基づき生成された連続する静止画像を受け取る画像入力部と、前記コマーシャル映像に含まれる所定物体の特徴を表す物体情報を格納する認識対象情報格納部と、前記画像入力部が受け取った静止画像のうち前記物体情報に合致する部分を認識する認識部と、前記認識部の認識結果に基づき当該テレビ放送映像に前記コマーシャル映像が含まれるか否かを判定するＣＭ認識部と、を備えるものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係るコマーシャル認識装置によれば、コマーシャル映像との合致判断を行う際に用いる物体情報は、当該コマーシャル認識装置を使用するＣＭ調査会社等が個別に定めればよいので、ＣＭ製作会社同士で共有するデータベースを管理する必要がない。
また、コマーシャル映像に含まれる所定物体の物体情報に基づき、テレビ放送映像に前記コマーシャル映像が含まれるか否かを判定するので、コマーシャル製作時に特別な情報等を埋め込む必要がなく、そのための装置を用いなくてよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係るコマーシャル認識装置１００の機能ブロック図である。コマーシャル認識装置１００は、テレビ放送に含まれるコマーシャル映像を認識する装置である。
【０００９】
コマーシャル認識装置１００は、受信部１１０、画像入力部１２０、認識対象情報格納部１３０、パターン認識部１４０、認識結果保存部１５０、一致ＣＭ認識部１６０、認識結果格納部１７０を備える。
【００１０】
受信部１１０は、テレビ放送を受信し、放送映像の１フレームに対応する静止画像を生成して画像入力部１２０に出力する。例えば、毎秒３０フレームの映像について各フレームの静止画像を生成する場合であれば、１秒間の映像について３０枚の静止画像を連続的に生成する。
あるいは、例えば映像の変化の度合いが少ないような場合には、複数のフレームから１枚の静止画像を生成してもよい。
【００１１】
画像入力部１２０は、受信部１１０が連続的に生成した静止画像を受け取り、パターン認識部１４０に連続的に出力する。なお、画像入力部１２０は、パターン認識部１４０が先の静止画像についての処理を終えるまで、次の静止画像を出力せずに待機し、パターン認識部１４０の処理タイミングを調整する。
【００１２】
認識対象情報格納部１３０は、後述の図２で説明するような、パターン認識部１４０が静止画像中の特定の物体を認識するために用いる物体情報を格納する。また、認識対象情報格納部１３０は、一致ＣＭ認識部１６０がコマーシャル映像の存否を判定する際に用いるＣＭ情報も格納する。詳細については、図２で改めて説明する。
【００１３】
パターン認識部１４０は、認識対象情報格納部１３０が格納している上述の物体情報を用いて、画像入力部１２０から受け取る静止画像中に特定の物体が含まれているか否かをパターン認識手法により認識する。
認識結果保存部１５０は、パターン認識部１４０の認識結果を、１ないし複数、一時的に保存する。
【００１４】
一致ＣＭ認識部１６０は、認識対象情報格納部１３０が格納している物体情報、ＣＭ情報、およびパターン認識部１４０の認識結果を用いて、テレビ放送映像にコマーシャル映像が含まれているか否かを認識する。
なお、一致ＣＭ認識部１６０は、あらゆる任意のコマーシャル映像を全て認識するのではない。コマーシャル認識装置１００のユーザは、認識対象のコマーシャル映像をあらかじめ定めておき、認識対象情報格納部１３０に格納するＣＭ情報と物体情報の内容でその旨を定義するものとする。
一致ＣＭ認識部１６０は、認識結果を認識結果格納部１７０に格納する。このとき、認識対象のコマーシャル映像の開始時刻と終了時刻を併せて格納する。時刻の算出手法については、後述の図５で説明する。
【００１５】
認識結果格納部１７０は、一致ＣＭ認識部１６０の認識結果を格納する。
【００１６】
画像入力部１２０、パターン認識部１４０、認識結果保存部１５０、一致ＣＭ認識部１６０は、これらの機能を実現する回路デバイスのようなハードウェアを用いて構成することもできるし、マイコンやＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）のような演算装置とその動作を規定するソフトウェアを用いて構成することもできる。
認識対象情報格納部１３０、認識結果格納部１７０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）のような記憶装置を用いて構成することができる。
【００１７】
図２は、認識対象情報格納部１３０が格納するＣＭ情報と物体情報の構成例を示す図である。
【００１８】
ＣＭ情報は、コマーシャル認識装置１００が認識する対象となるコマーシャル映像の構成を定義する情報である。ＣＭ情報は、以下の（１）〜（３）のような情報を含む。
【００１９】
（１）ＣＭ番号、名称等
ＣＭを識別するために付与した番号と、ＣＭを提供する社名、商品名などの文字列情報である。
（２）ＣＭの長さ（時間長）
１５秒、３０秒といったＣＭの時間長である。当該ＣＭの開始予定時刻を併せて定義しておいてもよい。
【００２０】
（３）対応物体
パターン認識部１４０が、ＣＭ中に登場する特定の物体を識別するための情報である。
例えば、ＣＭの商品、登場人物（の顔や服装など）といった、そのＣＭを特徴付ける物体等が、ここでいう物体に相当する。必ずしも有形物体である必要はなく、社名ロゴのような一般的な画像を本項目に設定してもよい。
本項目には、各物体がＣＭ中で登場する時刻をＣＭの開始時点から起算した経過時間で表した経過時間情報、および、その物体が登場してから消えるまでの時間を表した連続時間情報が含まれる。また、当該物体を識別するために付与した物体番号も含まれる。
複数の対応物体を本項目に設定することもできる。この場合の処理については、後述の図３〜図４で説明する。
パターン認識部１４０は、物体番号をキーにして次に説明する物体情報を参照することにより、物体の具体的な形状等を取得することができる。
【００２１】
物体情報は、以下の（１）〜（２）のような情報を含む。
【００２２】
（１）物体番号
ＣＭ中に登場する特定物体を識別するために付与した番号である。ＣＭ情報中の物体番号に対応するものである。
（２）物体の画像（または輪郭座標など）
パターン認識部１４０が当該物体の形状等を特定するための情報である。
形状以外に色彩等を用いて当該物体を特定する場合は、当該物体の画像を本項目に設定するとよい。形状のみで当該物体を特定する場合は、輪郭線や特徴点の座標などを本項目に設定してもよい。
これら以外の情報を本項目に設定し、パターン認識部１４０が当該物体の特定に用いるように構成してもよいが、ここでは上記例のみを示した。
【００２３】
なお、同一のコマーシャル映像について、例えば１５秒バージョンと３０秒バージョンといったように、複数のバージョンが存在する場合には、そのバージョンの数だけＣＭ情報をあらかじめ格納しておくこともできる。
このとき、いずれのバージョンのコマーシャル映像が放送されたかを識別するには、例えば以下の（１）〜（２）のような手法が考えられる。
【００２４】
（１）各バージョンで登場する対応物体が異なる場合には、放送映像中にいずれの対応物体が登場したかを認識することにより、バージョン毎の差異を識別することができる。
（２）各バージョンで登場する対応物体が同一であっても、その経過時間や連続時間が異なる場合には、その差異をもってバージョン毎の差異を識別することができる。
【００２５】
以上、本実施の形態１に係るコマーシャル認識装置１００の構成について説明した。
次に、本実施の形態１に係るコマーシャル認識装置１００のコマーシャル認識動作について、具体例を用いて説明する。
【００２６】
図３は、ＣＭ情報と物体情報の具体例を示す図である。
図３において、ＣＭ情報にはＣＭ１とＣＭ２の２つのコマーシャルに関する情報が格納されている。ＣＭ１中には物体１、２、３が登場し、ＣＭ２中には物体１、２、４が登場することが分かる。なお、説明の簡易の観点から、経過時間や連続時間は省略した。
各物体は、画像のパターン認識手法を用いて特定される。各物体の画像は図３中の物体情報に示す通りである。
【００２７】
図４は、コマーシャル映像の１例である。ここでは、図３中の３つの物体がＣＭ中の各シーンに１つずつ登場する例を示した。
パターン認識部１４０は、各シーンの静止画像を画像入力部１２０から受け取り、同静止画像中に図３の物体情報で特定される物体が含まれているか否かを認識する。
【００２８】
図４において、パターン認識部１４０は、シーン１で物体番号３、シーン２で物体番号１、シーン３で物体番号２の存在を認識し、その認識結果を認識結果保存部１５０に出力する。
図１０は、認識結果保存部１５０に保存される認識結果の具体例を示す図である。認識結果保存部１５０には、認識された物体毎に、（１）物体番号、（２）放送開始時刻、（３）その物体が認識され続けた連続時間が記録されている。
一致ＣＭ認識部１６０は、認識結果保存部１５０が保存している各物体の認識結果と、ＣＭ情報に定義されている各ＣＭの構成とを比較する。物体番号１、２、３が含まれているＣＭはＣＭ１であるので、同映像はＣＭ１のコマーシャル映像であると判定することができる。
一方、同映像には物体番号４が含まれていないので、ＣＭ２ではないと判定することができる。
【００２９】
図５は、コマーシャル認識装置１００の認識動作フローである。以下、図５の各ステップについて説明する。なお、図５の認識動作フローの開始に先立って、パターン認識部１４０は、認識結果を認識結果保存部１５０に格納済みであるものとする。
【００３０】
（Ｓ５０１）
一致ＣＭ認識部１６０は、認識対象情報格納部１３０からＣＭ情報を１つ取得する。このとき、当該ＣＭ情報中で定義されている各対応物体の物体番号、経過時間、連続時間を読み取っておく。
（Ｓ５０２）
一致ＣＭ認識部１６０は、コマーシャル映像のＣＭ推定開始時刻を初期化する。
（Ｓ５０３）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ５０１で取得した対応物体の物体番号をキーにして、認識結果保存部１５０から認識結果を１つ取得する。
【００３１】
（Ｓ５０４）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ５０３で取得した認識結果で特定される物体が、同物体についてステップＳ５０１で取得した連続時間以上、テレビ放送映像内に連続して登場しているか否かを判定する。
具体的には、認識結果保存部１５０内に、上述の連続時間以上、その物体が連続して存在している旨の認識結果が存在しているか否かにより、判定を行う。
連続時間以上存在していればステップＳ５０５へ進み、連続時間以上存在していなければＳ５１１へ進む。
【００３２】
（Ｓ５０５）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ５０４で連続時間以上存在していると判定した対応物体について、ステップＳ５０１で取得した経過時間と、認識結果保存部１５０内に記録されている放送開始時刻とに基づき、その物体の認識結果から推定されるコマーシャル映像の物体推定開始時刻を算出する。
例えば、図４の例において、物体番号３の放送開始時刻が１３時１５分２５秒、物体番号３の経過時間が５秒であった場合、物体番号３から推定される当該コマーシャル映像の物体推定開始時刻は、１３時１５分２０秒であることが分かる。
物体番号３が同一のＣＭ内で複数回登場する場合でも、各回の経過時間を遡れば、同一の物体推定開始時刻が得られる。同様に、その他の物体番号を基準とする場合でも、各物体の経過時間を遡れば、同一の物体推定開始時刻が得られる。
【００３３】
（Ｓ５０６）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ５０２で初期化されたＣＭ推定開始時刻が設定されているか否かを判定する。設定されていればステップＳ５０８へ進み、設定されていなければステップＳ５０７へ進む。
（Ｓ５０７）
一致ＣＭ認識部１６０は、ＣＭ推定開始時刻が設定されていない、すなわち初期化状態であれば、Ｓ５０５で算出された物体推定開始時刻を、ＣＭ推定開始時刻に設定する。その後、ステップＳ５０９へ進む。
【００３４】
（Ｓ５０８）
一方、一致ＣＭ認識部１６０は、ＣＭ推定開始時刻が設定されていれば、すでにある物体について調査された後であるとして、すでに設定されたＣＭ推定開始時刻と、ステップＳ５０５で算出した物体推定開始時刻とが一致するか否かを判定する。一致すればステップＳ５０９へ進み、一致しなければステップＳ５１１へ進む。時刻の一致判定に際して、多少の振れ幅を設けてもよい。
本ステップは、認識処理を行っている映像中に、想定した認識対象物体がＣＭ情報で設定された経過時間に正しく出現しているか否かを判定する意義がある。すなわち、認識結果保存部１５０に記録された各物体の放送開始時刻とＣＭ情報に記録されている各物体の経過時間から推定されるＣＭ推定開始時刻は一意に決定されるはずであるから、そのことを判定することでＣＭが認識される。
【００３５】
（Ｓ５０９）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ５０１で取得したＣＭ情報中の全ての対応物体について存否確認を行ったか否かを判定する。未だ存否確認を行っていない対応物体が残っている場合はステップＳ５０３へ戻り、全て存否確認が完了している場合はステップＳ５１０へ進む。
【００３６】
（Ｓ５１０）
一致ＣＭ認識部１６０は、ＣＭ開始時刻（＝ＣＭ推定開始時刻）とＣＭ時間長を用いて、ＣＭ終了時刻を算出する、次に、ＣＭ番号、ＣＭ開始時刻、およびＣＭ終了時刻を、認識結果格納部１７０に格納する。
（Ｓ５１１）
一致ＣＭ認識部１６０は、認識対象情報格納部１３０が格納している全てのＣＭ情報について、認識処理を行ったか否かを判定する。未処理のＣＭ情報が残っていなければ本動作フローを終了し、残っていればステップＳ５０１へ戻る。
【００３７】
以上、コマーシャル認識装置１００の認識動作フローについて説明した。
なお、ステップＳ５１０において、先に認識結果格納部１７０に格納されているＣＭ番号、ＣＭ開始時刻、およびＣＭ終了時刻を、これから格納しようとしているＣＭ番号、ＣＭ開始時刻、およびＣＭ終了時刻と比較し、同一のＣＭについては重複格納しないようにしてもよい。
コマーシャル認識装置１００のユーザは、認識結果格納部１７０に蓄積された認識結果を参照し、いつどのコマーシャル映像が放送されたかを知ることができる。
【００３８】
以上のように、本実施の形態１では、認識対象情報格納部１３０に、認識対象のコマーシャル映像に登場する特定物体の物体情報を格納しておき、パターン認識部１４０がこれに基づき放送映像中に同物体が登場するか否かを判定することにより、放送映像中のコマーシャル映像を認識する。
認識対象情報格納部１３０に格納する各対応物体の物体情報や、各対応物体の経過時間などの情報は、コマーシャル認識装置１００のユーザ（例えばＣＭ調査会社の調査担当者）が個別に設定すればよい。
したがって、ＣＭ製作会社同士で共通のＣＭコード等を管理するデータベースを設ける必要がなく、管理負担を軽減することができる。
【００３９】
また、本実施の形態１によれば、ＣＭ製作時にＣＭコードのような特別の情報を埋め込む必要がないので、ＣＭ製作時にそのための専用装置等を使用する必要がなく、ＣＭ製作コストを削減することができる。
【００４０】
実施の形態２．
図６は、本発明の実施の形態２に係るコマーシャル認識装置２００の機能ブロック図である。
本実施の形態２に係るコマーシャル認識装置２００は、実施の形態１の図１で説明した構成に加えて、新たに閾値調整部１８０を備える。その他の構成は実施の形態１と概ね同様であるため、以下の説明では差異点の説明を中心に行う。
【００４１】
閾値調整部１８０は、後述の図７で説明する一致率閾値を調整するための入力を行う。入力インターフェースは、キーボードのような直接的な入力手段でもよいし、設定データを受け付けるデータインターフェースでもよい。その他の入力手段でもよい。
【００４２】
図７は、本実施の形態２において、認識対象情報格納部１３０が格納するＣＭ情報と物体情報の構成例を示す図である。
本実施の形態２において、ＣＭ情報中の「（３）対応物体」項目は、実施の形態１の図２で説明した項目に加えて、新たに「一致率閾値」項目を含む。
【００４３】
一致率閾値とは、パターン認識部１４０が、放送映像中の対応物体と物体情報中の物体画像等との一致判定を行う際に、必ずしも完全一致ではなく、ある程度の一致程度であれば両者が一致するものとみなすための許容範囲を定義するものである。
以下の説明では、一致率１００％を完全一致、０％を完全不一致とする。
例えば、ＣＭ情報中に「一致率閾値１＝７０％」と定義されている場合、物体番号１と放送映像中の対応物体との一致率が７０％以上であれば、パターン認識部１４０は、その放送映像に物体番号１が含まれているものと認識する。
【００４４】
一致率閾値は、あらかじめ認識対象情報格納部１３０に格納しておいてもよいし、閾値調整部１８０よりユーザが都度入力してもよい。
【００４５】
以上、本実施の形態２に係るコマーシャル認識装置２００の構成について説明した。
次に、本実施の形態２に係るコマーシャル認識装置２００のコマーシャル認識動作を説明する。
【００４６】
本実施の形態２では、対応物体の認識に際して一致率閾値を設けたので、完全一致する対応物体以外の物体も、認識対象に含めることができる。このことを応用して、認識対象のコマーシャル映像に類似するコマーシャル映像を認識する、あいまい認識を行うことが可能である。
例えば、ペットボトルと「茶葉」の文字が含まれるコマーシャル映像を認識したい場合は、図３で説明した物体番号１と２の一致率閾値を低めに設定しておけば、これらと類似する物体が含まれるコマーシャル映像を大まかに認識することができる。
【００４７】
なお、あいまい認識を行う場合は、対象物体（またはその類似物体）が映像中に登場するタイミングがコマーシャル映像毎に異なるため、経過時間や連続時間は設定せず空にしておくとよい。この点は、後述の図８で説明する動作フローでも反映されている。
【００４８】
図８は、本実施の形態２に係るコマーシャル認識装置２００の認識動作フローである。以下、図８の各ステップについて説明する。
なお、図８の認識動作フローの開始に先立って、パターン認識部１４０は、認識結果を認識結果保存部１５０に格納済みであるものとする。また、認識結果を格納する際に、一致率を併せて認識結果保存部１５０に格納しておく。
【００４９】
（Ｓ８０１）〜（Ｓ８０３）
図５のステップＳ５０１〜Ｓ５０３と同様であるため、説明を省略する。
【００５０】
（Ｓ８０４）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ８０３で取得した認識結果の中で、当該物体の一致率閾値以上の一致率をもってパターン認識部１４０に認識されたものが存在すればステップＳ８０５へ進み、存在しなければステップＳ８１４へ進む。
（Ｓ８０５）
図５のステップＳ５０４と同様であるため、説明を省略する。
【００５１】
（Ｓ８０６）
一致ＣＭ認識部１６０は、ステップＳ８０１で取得したＣＭ情報に、経過時間が設定されているか否かを判定する。経過時間が設定されていない場合とは、先に説明したあいまい認識を行うような場合である。
経過時間が設定されている場合はステップＳ８０８へ進み、設定されていない場合はステップＳ８０７へ進む。
本ステップは、経過時間が設定されていなければＣＭ開始時刻が算出できないため、設定の有無に応じて算出手順を変更するためのものである。
【００５２】
（Ｓ８０７）
一致ＣＭ認識部１６０は、パターン認識部１４０が一致率閾値以上の一致率で認識した対応物体の中から、放送映像中の登場時刻が最も早い物体の登場時刻を、当該コマーシャル映像のＣＭ推定開始時刻に設定する。本ステップの次は、ステップＳ８１２へ進む。
【００５３】
（Ｓ８０８）〜（Ｓ８１４）
図５のステップＳ５０５〜Ｓ５１１と同様であるため、説明を省略する。
【００５４】
以上、本実施の形態２に係るコマーシャル認識装置２００の認識動作フローについて説明した。
このように、あいまい認識を行うことで、他社の類似コマーシャルを検索することができる。例えば、物体情報として自動車の画像を一致率閾値７０％、他社の会社名文字列を一致率閾値１００％でＣＭ情報に設定しておく。これにより、会社別に他社のコマーシャルの放送状況を調査することができる。
【００５５】
一方、コマーシャルの対象商品が自動車などのありふれた商品である場合、別の商品のコマーシャルの一場面に登場する可能性がある。
このような場合に、そのコマーシャルを当該自動車のコマーシャルであると誤認識しないようにするためには、当該自動車の「対応物体」項目における「連続時間」を長めに設定するとよい。
これは、自動車のコマーシャル映像にはその自動車の映像が長く登場するものと想定されることを利用したものである。即ち、他のコマーシャル映像に自動車が登場したとしても、その登場時間は自動車そのもののコマーシャル映像と比べると短いものと考えられるので、「連続時間」項目を長めに設定することで、他のコマーシャル映像に瞬間的に自動車が登場するような例外的ケースを排除できるのである。
【００５６】
以上のように、本実施の形態２によれば、一致率閾値を各対応物体に設定可能としたことにより、類似コマーシャルを認識するあいまい認識を行うことができる。
これにより、例えば他社の類似するコマーシャルの放送状況を調査する、といった非定型な調査を効率よく行うことができる。
【００５７】
また、本実施の形態２によれば、閾値調整部１８０を設けたことにより、コマーシャル認識装置１００のユーザは、一致率閾値を任意に設定して柔軟なコマーシャル認識を行うことができる。
【００５８】
また、本実施の形態２によれば、一致率閾値と連続時間を組み合わせて設定することにより、上述の自動車コマーシャルの例で述べたように、あいまい認識を行いつつ、認識対象に含めたくないコマーシャル映像を排除することができる。
【００５９】
実施の形態３．
以上の実施の形態１〜２では、コマーシャル認識装置１００および２００は受信部１１０を備えていることを説明したが、受信部１１０は必ずしもコマーシャル認識装置１００および２００本体が備えている必要はない。
例えば、外部のテレビ放送受信装置が放送映像を受け取り、フレーム毎の静止画像を生成して、画像入力部１２０に引き渡すようにしてもよい。
【００６０】
同様に、認識結果格納部１７０は必ずしもコマーシャル認識装置１００および２００本体が備えている必要はない。例えば、コマーシャル認識装置１００および２００は、外部の記憶装置にＣＭ認識結果を出力するインターフェースのみを備えているように構成することもできる。
【００６１】
また、以上の実施の形態１〜３では、パターン認識部１４０は、物体情報と放送映像中の対応物体との一致判定をパターン認識手法により行うものとしたが、その他の公知の認識手法を用いてもよい。
あるいは、特開２００６−２５２１６２号公報に開示されている物体認識の手法を用いてもよい。
また、コマーシャル認識装置１００および２００の映像入力は受信部１１０だけでなく、ＨＤＤレコーダ等の映像記録装置からの映像を画像入力部１２０に入力する構成でもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】実施の形態１に係るコマーシャル認識装置１００の機能ブロック図である。
【図２】認識対象情報格納部１３０が格納するＣＭ情報と物体情報の構成例を示す図である。
【図３】ＣＭ情報と物体情報の具体例を示す図である。
【図４】コマーシャル映像の１例である。
【図５】コマーシャル認識装置１００の認識動作フローである。
【図６】実施の形態２に係るコマーシャル認識装置１００の機能ブロック図である。
【図７】実施の形態２において、認識対象情報格納部１３０が格納するＣＭ情報と物体情報の構成例を示す図である。
【図８】実施の形態２に係るコマーシャル認識装置１００の認識動作フローである。
【図９】実施の形態３において、認識対象情報格納部１３０が格納する物体情報の構成例を示す図である。
【図１０】実施の形態１において、認識結果保存部１５０に保存される認識結果の具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１００  コマーシャル認識装置、１１０  受信部、１２０  画像入力部、１３０  認識対象情報格納部、１４０  パターン認識部、１５０  認識結果保存部、１６０  一致ＣＭ認識部、１７０  認識結果格納部、１８０  閾値調整部、２００  コマーシャル認識装置。
【図１】
2010015237.tif 000003
【図２】
2010015237.tif 000004
【図３】
2010015237.tif 000005
【図４】
2010015237.tif 000006
【図５】
2010015237.tif 000007
【図６】
2010015237.tif 000008
【図７】
2010015237.tif 000009
【図８】
2010015237.tif 000010
【図９】
2010015237.tif 000011
【図１０】
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