(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画から複数の静止画を抽出する画像抽出手段と、
その抽出された複数の静止画の特徴量をそれぞれ算出する第１の特徴量算出手段と、
その算出された特徴量を基に、サムネイルとして使用する静止画及び再抽出すべき静止画を選定する選定手段と、
その再抽出すべき静止画とは別の静止画を再抽出する再抽出手段と、
前記サムネイルとして使用する静止画及び再抽出された静止画を用いてサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、
を有し、
前記選定手段は、前記第１の特徴量算出手段で算出された複数の各静止画の特徴量の平均を算出し、その平均に基づいてサムネイルとして使用する静止画を選定する
ことを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載された動画サムネイル作成装置において、
前記第１の特徴量算出手段で算出する特徴量は、静止画の高周波成分であることを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載された動画サムネイル作成装置において、
前記画像抽出手段は、動画のカット点情報を基に抽出することを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載された動画サムネイル作成装置において、
再抽出された静止画の特徴量を算出する第２の特徴量算出手段を有し、前記サムネイル生成手段は、再抽出された静止画のうち、特徴量が所定の基準を満たす静止画を用いることを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項５】
請求項４に記載された動画サムネイル作成装置において、
前記サムネイル生成手段は、再抽出された静止画の中に特徴量が所定の基準を満たす静止画がない場合は、特徴量が所定の基準に最も近い静止画を用いることを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項６】
請求項４に記載された動画サムネイル作成装置において、
前記サムネイル生成手段は、再抽出された静止画の中に特徴量が所定の基準を満たす静止画がない場合は、前記サムネイルとして使用する静止画のみを用いることを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載された動画サムネイル作成装置において、
前記特徴量に代えて、抽出された静止画間の類似度、及び再抽出された静止画間の類似度を用いることを特徴とする動画サムネイル作成装置。
【請求項８】
動画から複数の静止画を抽出する画像抽出工程と、
その抽出された複数の静止画の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出工程と、
その算出された特徴量を基に、サムネイルとして使用する静止画及び再抽出すべき静止画を選定する選定工程と、
その再抽出すべき静止画とは別の静止画を再抽出する再抽出工程と、
前記サムネイルとして使用する静止画及び再抽出された静止画を用いてサムネイルを生成するサムネイル生成工程と、
を有し、
前記選定工程は、前記特徴量算出工程で算出された複数の各静止画の特徴量の平均を算出し、その平均に基づいてサムネイルとして使用する静止画を選定する
ことを特徴とする動画サムネイル作成方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜７のいずれかに記載された動画サムネイル作成装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画サムネイルを作成する装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、映像機器の高性能化、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣ）の普及及び高性能化、ハードディスクなどのストレージデバイスの低価格化により、映像処理環境を低価格で容易に整えることが可能となった。また、ブロードバンド化によりネットワークを介しWeb上での公開や送信への敷居が下がり、You Tubeやニコニコ動画（登録商標）などに代表される動画配信サイトのアクセス数やコンテンツ数は増加傾向にある。
【０００３】
このような動画配信サイトでは動画サムネイルが使用されている。動画サムネイルとは、動画から抽出された動画の内容を表す静止画であり、一般的に複数の動画の一覧を表示する際に、動画のタイトルとともに表示される。
【０００４】
動画は複数枚の静止画の集合体であり、どの部分から抽出するかは様々な手段が考えられる。単純に抽出するなら先頭画像でよいが、コンテンツの先頭はコピーライトや単色の画像である場合が多く、その場合はサムネイルからコンテンツ内容を類推することができない無意味なサムネイルとなってしまう。
【０００５】
そこで先頭から一定時間後や、画像解析により抽出位置を決定、或いはコンテンツをアップロードしたユーザ自身により場所を指定させるなどの対策がとられる（特許文献１、２参照）。
【０００６】
しかしながら、家庭などで撮影された動画が多くアップロードされる動画配信サーバの場合、通常の動画は、目的の対象を撮影するよりも先に録画を開始することで撮影漏れを防ぐため、そのために動画の先頭部分はいわゆる遊びとなる部分であり、動画の主たる部分はその後に続くため、単純に先頭部分を抽出、或いは先頭からＸ秒目の静止画を抽出するのでは、動画の内容を端的に表すというサムネイル本来の目的は達成されない。かといって、その位置決めを手動で行っていたのでは、動画の本数が増えるとその手間が無視できないものとなり、そのためアップロード自体を倦厭されかねないため、自動で意味のあるサムネイルを抽出する方法が必要とされる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、その目的は、動画から自動で意味のある動画サムネイルを複数抽出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の動画サムネイル作成装置は、動画から複数の静止画を抽出する画像抽出手段と、その抽出された複数の静止画の特徴量をそれぞれ算出する第１の特徴量算出手段と、その算出された特徴量を基に、サムネイルとして使用する静止画及び再抽出すべき静止画を選定する選定手段と、その再抽出すべき静止画とは別の静止画を再抽出する再抽出手段と、前記サムネイルとして使用する静止画及び再抽出された静止画を用いてサムネイルを生成するサムネイル生成手段と、を有し、前記選定手段は、前記第１の特徴量算出手段で算出された複数の各静止画の特徴量の平均を算出し、その平均に基づいてサムネイルとして使用する静止画を選定することを特徴とする動画サムネイル作成装置である。
本発明の動画サムネイル作成方法は、動画から複数の静止画を抽出する画像抽出工程と、その抽出された複数の静止画の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出工程と、その算出された特徴量を基に、サムネイルとして使用する静止画及び再抽出すべき静止画を選定する選定工程と、その再抽出すべき静止画とは別の静止画を再抽出する再抽出工程と、前記サムネイルとして使用する静止画及び再抽出された静止画を用いてサムネイルを生成するサムネイル生成工程と、を有し、前記選定工程は、前記特徴量算出工程で算出された複数の各静止画の特徴量の平均を算出し、その平均に基づいてサムネイルとして使用する静止画を選定することを特徴とする動画サムネイル作成方法である。
本発明の動画サムネイル作成プログラムは、コンピュータを、本発明の動画サムネイル作成装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、動画から抽出した複数枚の静止画のそれぞれの特徴量の平均を基に、サムネイルとして使用する静止画と、再抽出すべき静止画を選定し、再抽出すべき静止画とは別の静止画を再抽出することにより、動画から自動で意味のある動画サムネイルを複数抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を適用する動画配信システムを示す図である。
【図２】図１における動画配信サーバのハードウェアブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態の動画サムネイル作成装置の機能ブロック図である。
【図４】図３における各手段の処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態の動画サムネイル作成装置の機能ブロック図である。
【図６】図５における各手段の処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施形態の動画サムネイル作成装置の機能ブロック図である。
【図８】図７における各手段の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
［動画配信システム］
本発明の好適な適用対象として、実際に動画から複数のサムネイルを抽出して表示する動画配信システムを例に挙げて説明する。本システムは、図１に示すように、動画配信サーバ１と、複数（３台を図示）のクライアントＰＣ２−１〜２−３なるシステムとして提供されるものである。各クライアントＰＣ２−１〜２−３からインターネットなどのネットワーク３を介して動画を動画配信サーバ１へアップロードし、アップロードした動画をクライアントＰＣ２−１〜２−３から閲覧できる。動画配信サーバ１は動画がアップロードされた時点で、動画から複数枚のサムネイルを抽出し、クライアントＰＣ２−１〜２−３からの検索要求に応答し、検索結果として動画一覧を表示する際にこの抽出済みサムネイルを用いる。
【００１２】
［動画配信サーバ］
動画配信サーバ１は、図２に示すように、ハードウェアとして、バス１０と、それぞれがバス１０に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、外部記憶装置１３、入力装置１４、表示装置１５、及びＩ／Ｆ（インタフェース）１６からなる。
【００１３】
ＣＰＵ１１は、この動画配信サーバ１の動作制御を行うものである。メモリ１２は、ＣＰＵ１１が起動時に実行するプログラムや必要なデータ等を記憶するためのＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＰＵ１１のワークエリア等を構成するためのＲＡＭ（Random Access Memory）などからなる。外部記憶装置１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）からなり、動画サムネイル作成プログラムを含む種々のアプリケーションプログラム、ワークデータ、及びファイルデータなどを記憶する。
【００１４】
入力装置１４は、キーボードやマウスなどからなり、この動画配信サーバ１に対する種々のキー操作や指示を行うためのものである。表示装置１５は、液晶ディスプレイなどからなり、この動画配信サーバ１を操作するための画面や動作状態を表示する。
【００１５】
Ｉ／Ｆ１６は、この動画配信サーバ１をネットワーク（図示せず）に接続するためのネットワークＩ／Ｆや、ビデオカメラを接続するためのＤＶＩ（デジタルビデオインタフェース）などである。
【００１６】
本発明の実施形態の動画サムネイル作成装置は、動画配信サーバ１にインストール済みの動画サムネイル作成プログラムをＣＰＵ１１が実行することにより実現される。以下、動画サムネイル作成装置の第１〜第４の実施形態について順番に説明する。
【００１７】
［第１の実施形態］
本実施形態の動画サムネイル作成装置は、図３に示すように、算出手段２１、選定手段２２、及び再抽出手段２３からなる。これらの手段は、図２のＣＰＵ１１が動画サムネイル作成プログラムを実行することにより実現される機能ブロックである。
【００１８】
算出手段２１は、入力される動画ＶＤｉから所定の間隔で複数の静止画を抽出し、抽出した静止画の特徴量を算出する。選定手段２２は、算出手段２１で算出された特徴量を基に、サムネイルとして使用する静止画と、再抽出すべき静止画とを選定する。再抽出手段２３は、再抽出すべき静止画の周辺の静止画を所定の基準で抽出する。選定手段２２で選定されたサムネイルとして使用する静止画、再抽出手段２３で抽出された静止画からサムネイルＶＤｏが生成される。
【００１９】
図４に、図３の各手段の処理のフローチャートを示す。
図示のように、まず、算出手段２１は動画ＶＤｉから一定間隔で一枚以上の静止画を抽出する（ステップＳ１）。この時、抽出する枚数は予め設定されており、その枚数で動画の時間長を等分し、抽出する。この時、抽出開始する先頭の場所はある程度幅を持たせることが可能である。例えば等分した一つの時間長がＸであるとすると、０≦抽出開始の先頭位置＜Ｘとなる。この場所も予め設定しておいても良いし、ランダムでも良い。その位置から等間隔で設定枚数の静止画を抽出する。Ｘに幅を持たせることで、家庭で撮影された先頭部分に遊びのある動画などには、Ｘを大きめに設定することで対応が可能になる。
【００２０】
次に算出手段２１は、抽出した各静止画の特徴量を算出する（ステップＳ２）。特徴量として何を用いても良いが、ここでは二次元フーリエ変換により画像を周波数変換し、その高周波成分を求めることとする。一般的に、複雑な模様の画像ほど高周波成分が多く含まれ、市松模様などは多い例の一つである。逆に平坦な画像、つまり映画などの冒頭の黒だけのカットなどには高周波成分はほぼ含まれておらず、ほぼ直流成分のみとなる。これを利用し、高周波成分量を算出し、これらを比較することで無意味な画像を特定することが可能となる。
【００２１】
画像圧縮処理には離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete Fourier Transform）が良く用いられる。ＤＦＴでは、画像の幅と高さがともに２の累乗の時に高速計算が可能である。画像ファイルの一形式であるＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）ではＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）を利用しているが、これは余弦関数数列を基底とするＤＦＴ変換であり、ＤＦＴが複素数列となるがＤＣＴでは実数列となること、直流成分や低周波成分に信号が集中するなどのメリットがある。ＤＦＴを利用する場合は複素数列を電力化する必要があるが、ＤＣＴの場合は高周波成分の単純な和を取るだけでよく、また、映像ファイルの一形式であるＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）では信号処理にＤＣＴを使用しているため、高周波成分量の抽出に都合が良い。
【００２２】
選定手段２２では、算出手段２１から特徴量を受け取り、サムネイルとして使用する静止画、及び再抽出すべき静止画を選定する（ステップＳ３）。選定基準として高周波成分量を用いた場合、これが極端に低ければ無意味な画像である可能性が高い。従って、高周波成分の閾値を固定値として持つ場合、入力動画によっては高周波成分が極端に低い画像ばかりで全て無意味な画像と判定される危険性もある。そこで、本実施形態では、算出手段２１からの全ての高周波成分の平均をとり、平均以上であればサムネイルとして使用する。かなり目の粗いふるいがけではあるが、サムネイルとして使用する静止画及び再抽出すべき静止画を汎用的かつ高速に選定可能である。
【００２３】
選定手段２２によりサムネイルとして使用されないとされた静止画（再抽出すべき静止画）については、再抽出手段２３により、その周辺の静止画を抽出（再抽出）し、その高周波成分量を算出する（ステップＳ４）。
【００２４】
そして、それらの中に選定手段２２の選定条件を満たす静止画、つまり、平均値以上の高周波成分量を持つ静止画があるか否か判定し（ステップＳ５）、ある場合は（Ｓ５：Yes）、これを再抽出すべき静止画の代わりにサムネイルとして使用する（ステップＳ６）。
【００２５】
もしその周辺に選定条件をみたす静止画がなければ（Ｓ５：No）、周辺の静止画の中でより高周波成分量の多い静止画を使用する（ステップＳ７）。再抽出された静止画の中に再抽出すべき静止画よりも高周波成分量の多い静止画がなかった場合は、元の静止画（再抽出すべき静止画）を使用する。或いは、再抽出される静止画からの時間差分に重み付けをし、等間隔での抽出をより重視してもよい。
【００２６】
再抽出すべき静止画がなくなるまで（ステップＳ８：No）、ステップＳ４〜Ｓ７を繰り返すことで、この処理が選定手段２２で選定されなかった全ての静止画に対して実施され、最終的には常に一定枚数のサムネイルが出力される。
【００２７】
本実施形態の動画サムネイル作成装置によれば、等間隔でサムネイルを抽出するので、動画全体から満遍なく静止画を抽出し、動画の内容をあらかた理解できるサムネイル群を作成することができる。さらに、抜き出したサムネイルの特徴量を算出し、真っ黒な画像のような無意味な画像があった場合、再抽出することで、有効なサムネイルのみを高速で抽出することができる。
【００２８】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、算出手段２１が等間隔で静止画抽出を行っていた。映画などの動画には内容の論理的な切れ目があり、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）ではチャプターが複数集まって一つの動画となっており、このチャプターが論理的な切れ目となる。或いはさらに単純化し、カメラが切り替わり、別のシーンとなったならば、そこが切れ目、すなわちカット点であるとしてもよく、各コマの特徴量を算出することにより、機械的にカット点を検出する方法もある。また、家庭などで撮影された映像の場合、１つの映像中に撮影開始・終了を何度か行うことが多く、これは特徴量の差分をとることで容易に検出できる。このカット点で区切られた区間がシーンであり、一概には言えないものの大体の場合はシーン内ではほぼ同様の映像であり、それぞれのシーンから一枚ずつのサムネイルが抽出されれば映像全体の流れがほぼつかめる、或いは推量できる。
【００２９】
そこで、本実施形態ではカット点を検出し、或いは外部からカット点情報を受け取り、そのカット点の間隔でサムネイルを抽出する。ほとんどの場合これは等間隔ではなく、また、抽出サムネイル数はシーンの数と等しくなる。抽出地点は、それぞれのカット点から一定距離、即ち最短シーン長をＹとすると、カット点から０≦抽出位置＜Ｙから各シーンのサムネイルを抽出する。または、それとは逆にそれぞれのシーンの終わりから上記のように抽出しても良い。あるいは、シーン長を考慮し、例えばそれぞれのシーン長の３０％の位置から抽出するなどとしてもよく、これらはシステムの特性となる。
【００３０】
本実施形態の動画サムネイル作成装置は、図５に示すように、算出手段３１、選定手段３２、及び再抽出手段３３からなる。
【００３１】
算出手段３１は、入力される動画ＶＤｉからシーン毎に複数の静止画を抽出し、抽出した静止画の特徴量を算出する。選定手段３２は、算出手段３１で算出された特徴量を基に、サムネイルとして使用する静止画と、再抽出すべき静止画とを選定する。再抽出手段３３は、再抽出すべき静止画と同じシーンから静止画を所定の基準で抽出する。選定手段３２で選定されたサムネイルとして使用する静止画、及び再抽出手段３３で抽出された静止画からサムネイルＶＤｏが生成される。
【００３２】
図６に、図５の各手段の処理のフローチャートを示す。
図示のように、まず、算出手段３１は動画ＶＤｉから、カット点情報を基にシーンの数だけ静止画を抽出する（ステップＳ１１）。次に算出手段３１は、第１の実施形態（図４）のステップS２と同様に、抽出した各静止画の特徴量を算出する（ステップＳ１２）。
【００３３】
選定手段３２では、算出手段３１から特徴量を受け取り、第１の実施形態（図４）のステップS３と同様に、サムネイルとして使用する静止画、及び再抽出すべき静止画を選定する（ステップＳ１３）。
【００３４】
選定手段３２によりサムネイルとして使用されないとされた静止画（再抽出すべき静止画）については、再抽出手段３３により、同じシーンの静止画を抽出（再抽出）し、その高周波成分量を算出する（ステップＳ１４）。
【００３５】
そして、それらの中に選定手段３２の選定条件を満たす静止画、つまり、平均値以上の高周波成分量をもつ静止画があるか否か判定し（ステップＳ１５）、ある場合は（Ｓ１５：Yes）、これを再抽出すべき静止画の代わりにサムネイルとして使用する（ステップＳ１６）。
【００３６】
もし同じシーン内に選定条件を満たす静止画がなければ（Ｓ１５：No）、同じシーンの静止画の中でより高周波成分量の多い静止画を使用する（ステップＳ１７）。再抽出された静止画の中に再抽出すべき静止画よりも高周波成分量の多い静止画がなかった場合は、元の静止画（再抽出すべき静止画）を使用する。
【００３７】
再抽出すべき静止画がなくなるまで（ステップＳ１８：No）、ステップＳ１４〜Ｓ１７を繰り返すことで、この処理が選定手段３２で選定されなかった全ての静止画に対して実施され、最終的には常に一定枚数のサムネイルが出力される。
【００３８】
本実施形態によれば、等間隔ではなく、カット点を利用することで、各シーンの意味のある静止画からサムネイルを作成することができる。
【００３９】
［第３の実施形態］
第１の実施形態では特徴量として高周波成分量を用い、その量の平均値との比較により選定を行っている。本実施形態では特徴量の代わりに静止画間の類似度を用いることで、類似した画像を除き、種類豊富なサムネイルを抽出することを狙いとする。例えばニュース番組などの場合、一般的にはニュースキャスターが報道内容を読み上げた後、現場などの映像に切り替わる。このとき、第１の実施形態ではニュースキャスターの静止画ばかりを拾い上げる可能性もあり、その場合は確かに番組の内容を表しているサムネイル群であるが、ほぼ同じ静止画では内容として面白味に欠けたものとなる。そこで、このような映像に対応するため、類似度を利用する。
【００４０】
本実施形態の動画サムネイル作成装置は、図７に示すように、算出手段４１、選定手段４２、及び再抽出手段４３からなる。
【００４１】
算出手段４１は、第１の実施形態（図３）の算出手段２１と同様に、入力される動画ＶＤｉから所定の間隔で複数の静止画を抽出し、抽出した静止画間の類似度を算出する。選定手段４２は、算出手段４１で算出された類似度を基に、サムネイルとして使用する静止画と、再抽出すべき静止画とを選定する。再抽出手段４３は、再抽出すべき静止画の周辺から静止画を所定の基準で抽出する。選定手段４３で選定されたサムネイルとして使用する静止画、再抽出手段４３で抽出された静止画からサムネイルＶＤｏが生成される。
【００４２】
図８に、図７の各手段の処理のフローチャートを示す。
図示のように、まず算出手段４１は、第１の実施形態（図４）のステップＳ１と同様に、入力画像ＶＤｉから一定間隔で一枚以上の静止画を抽出する（ステップＳ２１）。次に算出手段４１は、抽出した各静止画間の類似度を算出する（ステップＳ２２）。
【００４３】
画像の類似度については様々な研究が進められているが、どのような手法を用いても構わない。端的な例としては画素毎に差分を取り、平均二乗誤差やＳＮ比を用いるなどの方法がある。処理速度向上のため、画像を縮小してからの比較や、画像をいくつかの領域に分割して領域毎に特徴量を算出し、それによる比較などの手法もある。状況に応じて使い分けることが好適である。
【００４４】
また、各静止画間の類似度を算出する手順としては、最初に抽出した静止画を基準とし、それとの類似度を算出する手順が最も簡単である。他の手順としては、抽出した複数枚のうちの１枚の静止画を基準として他の静止画との類似度を算出し、さらに類似度を加算して類似度の総和を求める処理を、基準となる静止画を変えて実行し、類似度の総和が最低になる組み合わせを採用することが考えられる。
【００４５】
選定手段３２では、算出手段４１から類似度を受け取り、サムネイルとして使用する静止画、及び再抽出すべき静止画を選定する（ステップＳ２３）。
【００４６】
選定手段４２によりサムネイルとして使用されないとされた静止画（再抽出すべき静止画）については、再抽出手段４３により、その周辺の静止画を抽出（再抽出）し、その類似度を算出する（ステップＳ２４）。
【００４７】
そして、それらの中に選定手段４２の選定条件を満たす静止画、例えば平均値以下の類似度をもつ静止画があるか否か判定し（ステップＳ２５）、ある場合は（Ｓ２５：Yes）、これを再抽出すべき静止画の代わりにサムネイルとして使用する（ステップＳ２６）。
【００４８】
もしその周辺に選定条件をみたすものがなければ（Ｓ２５：No）、周辺の静止画の中でより類似度の低い静止画を使用する（ステップＳ２７）。再抽出された静止画の中に再抽出すべき静止画よりも類似度の低い静止画がなかった場合は、元の静止画（再抽出すべき静止画）を使用する。
【００４９】
再抽出すべき静止画がなくなるまで（ステップＳ２８：No）、ステップＳ２４〜Ｓ２７を繰り返すことで、この処理が選定手段４２で選定されなかった全ての静止画に対して実施され、最終的には常に一定枚数のサムネイルが出力される。
【００５０】
本実施形態によれば、類似度ができるだけ低い静止画からサムネイルを作成することにより、バラエティに富むサムネイル群を得ることができる。
【００５１】
［第４の実施形態］
第１〜第３の実施形態では、再抽出手段において必ず再抽出を行い、より良い静止画を再抽出できない場合は、当初の静止画を用い、結果的に総抽出枚数は変わらないため、常に同数のサムネイルを出力できる利点がある。しかしこれには、内容を理解する上で不要なサムネイルを含む可能性もあるという欠点がある。
【００５２】
そこで、本実施形態では、再抽出した結果、より良い静止画が発見されなかった場合、再抽出手段は静止画を出力しない。これにより、サムネイルの総数は減少するが、最低でも、第１及び第２の実施形態では高周波成分量が平均値以上のもの、つまり一枚以上のサムネイルが、第３の実施形態では類似していてもより先頭に近いサムネイル一枚以上が、それぞれ抽出されることとなり、どの場合も最低一枚のサムネイル出力は保障される。従って、総サムネイル枚数にばらつきは出るものの、その枚数すらも映像内容の特徴を表したものとして評価可能とも言える。
【００５３】
本実施形態は、第１〜第３の実施形態において、それぞれ図４のステップＳ７、図６のＳ１７、図８のＳ２７を省略することにより実現することができる。
【００５４】
本実施形態によれば、再抽出したときに、選定基準を満たす静止画が見つからなかった場合に、その中から最も選定基準に近い静止画を使用するのではなく、見つからなかったとして使用しないことで、サムネイル枚数は減るがサムネイル全体の品質が向上する。
【符号の説明】
【００５５】
２１，３１，４１・・・算出手段、２２，３２，４２・・・選定手段、２３，３３，４３・・・再抽出手段。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５６】
【特許文献１】特開２００４−１４７２０４号公報
【特許文献２】特開２００４−２７４１７１号公報
【図１】
0005495101.tif 000002
【図２】
0005495101.tif 000003
【図３】
0005495101.tif 000004
【図４】
0005495101.tif 000005
【図５】
0005495101.tif 000006
【図６】
0005495101.tif 000007
【図７】
0005495101.tif 000008
【図８】
0005495101.tif 000009