(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列信号である入力信号と時系列信号である蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法であって、
入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出し、
入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、入力信号統合特徴ベクトルとして生成し、
蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出し、
蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、蓄積信号統合特徴ベクトルとして生成し、
統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記入力信号統合特徴ベクトルのヒストグラムと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記蓄積信号統合特徴ベクトルのヒストグラムとの類似度を、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定するための類似度である統合類似度として計算し、
判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する
共通信号含有区間有無判定方法。
【請求項２】
時系列信号である入力信号と時系列信号である蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法であって、
入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、
入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルの各次元について、全区間の特徴ベクトルの前記次元に現れた要素すべての集合を、入力信号統合特徴ベクトルの対応する次元の要素として、前記入力信号統合特徴ベクトルを生成し、
蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、
蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルの各次元について、全区間の特徴ベクトルの前記次元に現れた要素すべての集合を、蓄積信号統合特徴ベクトルの対応する次元の要素として、前記蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、
統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記入力信号統合特徴ベクトル
【数１】
0005851455.tif 000020
と、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記蓄積信号統合特徴ベクトル
【数２】
0005851455.tif 000021
との類似度を、以下の式に従って、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定するための類似度である統合類似度として計算し、
判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する
共通信号含有区間有無判定方法。
【数３】
0005851455.tif 000022
ただし、ｓ（ｕI，ｕS）は、ｕI，ｕSの間の類似度である。
【請求項３】
前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって前記統合類似度を計算することは、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記計算した類似度が、閾値より大きい場合に、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルと前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルとの各ペアの類似度に基づいて、前記統合類似度を計算する請求項１または請求項２に記載の共通信号含有区間有無判定方法。
【請求項４】
時系列信号である入力信号と時系列信号である蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定装置であって、
前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出する入力信号特徴ベクトル抽出部と、
前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、入力信号統合特徴ベクトルとして生成する入力信号特徴ベクトル統合部と、
前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出する蓄積信号特徴ベクトル抽出部と、
前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、蓄積信号統合特徴ベクトルとして生成する蓄積信号特徴ベクトル統合部と、
前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記入力信号統合特徴ベクトルのヒストグラムと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記蓄積信号統合特徴ベクトルのヒストグラムとの類似度を、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定するための類似度である統合類似度として計算する統合特徴ベクトル類似度計算部と、
前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する判定部と、
を含む共通信号含有区間有無判定装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項４記載の共通信号含有区間有無判定装置の各部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、入力信号と呼ぶ時系列信号と、蓄積信号と呼ぶ時系列信号とが与えられたとき、共通する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
共通信号含有区間有無判定は、図１２にあるように入力信号と呼ぶ時系列信号と、蓄積信号と呼ぶ時系列信号が与えられたとき、入力信号と蓄積信号の間で同じ信号が含まれている区間の有無を判定することである。
【０００３】
この共通信号含有区間有無判定は、従来、入力信号から参照信号と呼ぶ小区間の信号をずらしながら切り出し、切り出された各参照信号について、これを含む区間を蓄積信号から検出することで、同じ信号が含まれている区間があるかを判定することで実現可能であった(以後、この手法を総当たり法と呼ぶ)。
【０００４】
時系列信号が音響信号の場合、総当たり法において、切り出された参照信号の蓄積信号からの検出には特許文献１の手法(以後、特許文献１の手法を分割一致探索法２と呼ぶ)を用いることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４３２７２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記の総当たり法においては、入力信号の複数個所から参照信号を切り出さねばならず、上記の分割一致探索法２を、切り出した各参照信号について実行しないといけないこと、また、蓄積信号が長い信号の場合、1回の分割一致探索法２の実行に時間がかかることにより、総当たり法の実行には時間がかかる、という問題があった。
【０００７】
本発明は、上記の事情を考慮してなされたもので、入力信号と蓄積信号との間で対応する信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる共通信号含有区間有無判定方法、装置、及びプログラム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】
【０００８】
上記の目的を達成するために第１の発明に係る共通信号含有区間有無判定方法は、時系列信号である入力信号と時系列信号である蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法であって、入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出し、入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、入力信号統合特徴ベクトルとして生成し、蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出し、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、蓄積信号統合特徴ベクトルとして生成し、統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記入力信号統合特徴ベクトルのヒストグラムと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記蓄積信号統合特徴ベクトルのヒストグラムとの類似度を、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定するための類似度である統合類似度として計算し、判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する。
第２の発明に係る共通信号含有区間有無判定方法は、時系列信号である入力信号と時系列信号である蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法であって、入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルの各次元について、全区間の特徴ベクトルの前記次元に現れた要素すべての集合を、入力信号統合特徴ベクトルの対応する次元の要素として、前記入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルの各次元について、全区間の特徴ベクトルの前記次元に現れた要素すべての集合を、蓄積信号統合特徴ベクトルの対応する次元の要素として、前記蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記入力信号統合特徴ベクトル
【数１】
0005851455.tif 000002
と、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記蓄積信号統合特徴ベクトル
【数２】
0005851455.tif 000003
との類似度を、以下の式に従って、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定するための類似度である統合類似度として計算し、判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する。
【数３】
0005851455.tif 000004
ただし、ｓ（ｕI，ｕS）は、ｕI，ｕSの間の類似度である。
【０００９】
第３の発明に係る共通信号含有区間有無判定装置は、時系列信号である入力信号と時系列信号である蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定装置であって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出する入力信号特徴ベクトル抽出部と、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、入力信号統合特徴ベクトルとして生成する入力信号特徴ベクトル統合部と、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、ヒストグラムを表わす特徴ベクトルを抽出する蓄積信号特徴ベクトル抽出部と、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルに基づいて、全区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、蓄積信号統合特徴ベクトルとして生成する蓄積信号特徴ベクトル統合部と、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記入力信号統合特徴ベクトルのヒストグラムと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された、前記所定の基準で取り出した区間に対応する、前記蓄積信号統合特徴ベクトルのヒストグラムとの類似度を、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定するための類似度である統合類似度として計算する統合特徴ベクトル類似度計算部と、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間に対応する信号が含まれている区間の有無を判定する判定部と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、上記の共通信号含有区間有無判定装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の共通信号含有区間有無判定方法、装置、及びプログラムによれば、入力信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、入力信号と蓄積信号との間で対応する信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】映像信号から特徴ベクトルを抽出する処理を説明する概念図である。
【図３】音響信号から特徴ベクトルを抽出する処理を説明する概念図である。
【図４】入力信号統合特徴ベクトルを生成する処理を説明する概念図である。
【図５】統合特徴ベクトル類似度を計算する処理を説明する概念図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置における共通信号含有区間有無判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】入力信号統合特徴ベクトルを生成する処理を説明する概念図である。
【図８】統合特徴ベクトル類似度を計算する処理を説明する概念図である。
【図９】特徴ベクトルを統合する処理を説明する概念図である。
【図１０】本発明の第４の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の統合特徴ベクトル類似度計算部の一構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第４の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置における共通信号含有区間有無判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１２】入力信号と蓄積信号の間で同じ信号が含まれている区間の有無を判定する処理を説明する概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
［第１の実施の形態］
＜システム構成＞
図１は、本発明による共通信号含有区間有無判定装置の一実施例を示すブロック図である。図１に示す共通信号含有区間有無判定装置は、入力信号と呼ぶある特定の映像信号と、蓄積信号と呼ぶ映像信号との間で、同じ信号が含まれている区間の有無を判定する装置であり、具体的にはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭと、後述する共通信号含有区間有無判定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００１５】
共通信号含有区間有無判定装置は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１、入力信号特徴ベクトル統合部１０２、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３、蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４、統合特徴ベクトル類似度計算部１０５、及び判定部１０６を備えている。
【００１６】
入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、図２に示すように、特徴ベクトルＶＩtを各々抽出する。
【００１７】
具体的には、着目した区間の各フレームを、一定サイズの小領域に分割して、小領域毎に符号化し、予め定められた、着目する小領域（例えば、ユーザ指定の小領域や、等間隔の小領域）の各々の符号を取り出し、取り出した符号を要素として並べた特徴ベクトルを生成する。ここで、フレームの時刻がｔi、ｗ番目の小領域から得られる符号を、Ｃti,wと書き、区間の先頭の時点がｔの特徴ベクトルＶＩtの要素を、ＶIt,1, ＶIt,2, … , ＶIt,dと書く。
【００１８】
なお、入力信号及び蓄積信号が映像信号である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、入力信号及び蓄積信号が音響信号であってもよい。この場合には、入力信号である音響信号からパワースペクトルを抽出し、スペクトログラム（spectrogram）を得る。そして、入力信号のスペクトログラムから、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）について、図３に示すように、特徴ベクトルＶＩtを抽出する。
【００１９】
具体的には、着目した区間のスペクトルグラムを一定サイズの小領域に分割して、小領域毎に符号化し、予め定められた、着目する小領域（例えば、ユーザ指定の小領域や、等間隔の小領域）の各々の符号を取り出し、取り出した符号を要素として並べた特徴ベクトルを生成する。
【００２０】
入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶＩtを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００２１】
具体的には、図４に示すように、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトル
【００２２】
【数１】
0005851455.tif 000005
【００２３】
を、lI区間分まとめて、以下の式のように、特徴ベクトルの各次元について、各区間の特徴ベクトルの当該次元に現れた要素すべての集合を、入力信号統合特徴ベクトル
【００２４】
【数２】
0005851455.tif 000006
【００２５】
の対応する次元の要素
【００２６】
【数３】
0005851455.tif 000007
【００２７】
として、入力信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００２８】
蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１と同様に、特徴ベクトルＶStを各々抽出する。
【００２９】
蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶStを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００３０】
具体的には、入力信号特徴ベクトル統合部１０２と同様に、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトル
【００３１】
【数４】
0005851455.tif 000008
【００３２】
を、lS区間分まとめて、以下の式のように、特徴ベクトルの各次元について、各区間の特徴ベクトルの当該次元に現れた要素すべての集合を、蓄積信号統合特徴ベクトル
【００３３】
【数５】
0005851455.tif 000009
【００３４】
の対応する次元の要素
【００３５】
【数６】
0005851455.tif 000010
【００３６】
として、蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００３７】
統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、入力信号特徴ベクトル統合部１０２によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて、図５に示すように、以下の式に従って、lI分まとめた区間とlS分まとめた区間の間の統合類似度を計算する。
【００３８】
【数７】
0005851455.tif 000011
【００３９】
ただし、ｓ（ｕI，ｕS）は、事前に定義している符号ｕI，ｕSの間の類似度である。
【００４０】
判定部１０６は、統合特徴ベクトル類似度計算部１０５によって計算された統合類似度に基づいて、入力信号と蓄積信号との間での、同じ信号が含まれている区間の有無を判定する。
【００４１】
＜共通信号含有区間有無判定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の作用について説明する。
【００４２】
共通信号含有区間有無判定装置において、図６に示す共通信号含有区間有無判定処理ルーチンが実行される。
【００４３】
まず、ステップＳ１０１において、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号を読み込む。そして、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号から、各区間の特徴ベクトルを抽出する。
【００４４】
次のステップＳ１０２において、入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、上記ステップＳ１０１で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、入力信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００４５】
そして、ステップＳ１０３において、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号を読み込む。そして、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号から、各区間の特徴ベクトルを抽出する。
【００４６】
次のステップＳ１０４において、蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、上記ステップＳ１０３で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００４７】
そして、ステップＳ１０５において、統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、上記ステップＳ１０２で生成された入力信号統合特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０４で生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、統合類似度として計算する。ステップＳ１０６では、判定部１０６は、上記ステップＳ１０５で計算された統合類似度が閾値以上であるか否かに基づいて、入力信号と蓄積信号との間での、共通する信号が含まれている区間の有無を判定し、判定結果を出力して、共通信号含有区間有無判定処理ルーチンを終了する。
【００４８】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置によれば、入力信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、統合特徴ベクトル同士の比較を行うことで比較回数を削減することができるため、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。これは総当たり法における分割一致探索法２の実行回数を減らし、また、蓄積信号中の分割一致探索法２での探索対象とする区間を削減することで、共通信号含有区間有無判定を高速に行うことに相当する。
【００４９】
［第２の実施の形態］
＜システム構成＞
次に第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００５０】
第２の実施の形態では、特徴ベクトルを抽出する方法と、特徴ベクトルを統合する方法と、統合類似度の計算方法とが、第１の実施の形態と異なっている。
【００５１】
第２の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶＩtを抽出する。
【００５２】
具体的には、着目した区間の各フレームを、一定サイズの小領域に分割して、小領域毎に符号化し、予め定められた、着目する小領域（例えば、ユーザ指定の小領域や、等間隔の小領域）の各々の符号を取り出し、取り出した符号毎に出現頻度をカウントし、符号毎の出現頻度を要素として並べたヒストグラムを表す特徴ベクトルを生成する。
【００５３】
なお、入力信号及び蓄積信号が映像信号である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、入力信号及び蓄積信号が音響信号であってもよい。
【００５４】
入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶＩtを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００５５】
具体的には、図７に示すように、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトル
【００５６】
【数８】
0005851455.tif 000012
【００５７】
を、lＩ区間分まとめて、特徴ベクトルのヒストグラムを重ねて、符号毎に、出現頻度の最大値を求め、入力信号統合特徴ベクトル
【００５８】
【数９】
0005851455.tif 000013
【００５９】
を生成する。
【００６０】
蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１と同様に、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶStを抽出する。
【００６１】
蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶStを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００６２】
具体的には、入力信号特徴ベクトル統合部１０２と同様に、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトル
【００６３】
【数１０】
0005851455.tif 000014
【００６４】
を、lS区間分まとめて、特徴ベクトルのヒストグラムを重ねて、符号毎に、出現頻度の最大値を求め、蓄積信号統合特徴ベクトル
【００６５】
【数１１】
0005851455.tif 000015
【００６６】
を生成する。
【００６７】
統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、図８に示すように、入力信号特徴ベクトル統合部１０２によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、lI分まとめた区間とlS分まとめた区間の間の統合類似度として計算する。
【００６８】
ただし、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度は、通常考えられるベクトル間の距離に基づくもの（例えば、コサイン類似度）などを用いればよい。
【００６９】
なお、第２の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００７０】
このように、入力信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、統合特徴ベクトル同士の比較を行うことで比較回数を削減することができるため、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。
【００７１】
［第３の実施の形態］
＜システム構成＞
次に第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００７２】
第３の実施の形態では、特徴ベクトルを統合する方法が、第２の実施の形態と異なっている。
【００７３】
第３の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、上記第２の実施の形態で説明した方法と同様に、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶＩtを抽出する。
【００７４】
入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶＩtを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００７５】
具体的には、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトル
【００７６】
【数１２】
0005851455.tif 000016
【００７７】
を、lI区間分まとめて、図９に示すように、特徴ベクトルのヒストグラムを合算し、符号毎に、出現頻度の総和を求め、入力信号統合特徴ベクトル
【００７８】
【数１３】
0005851455.tif 000017
【００７９】
を生成する。
【００８０】
蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、上記第２の実施の形態で説明した方法と同様に、蓄積信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶStを抽出する。
【００８１】
蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶStを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。
【００８２】
具体的には、入力信号特徴ベクトル統合部１０２と同様に、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトル
【００８３】
【数１４】
0005851455.tif 000018
【００８４】
を、lS区間分まとめて、上記図９に示すように、特徴ベクトルのヒストグラムを合算し、符号毎に、出現頻度の総和を求め、蓄積信号統合特徴ベクトル
【００８５】
【数１５】
0005851455.tif 000019
【００８６】
を生成する。
【００８７】
統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、上記第２の実施の形態と同様に、入力信号特徴ベクトル統合部１０２によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、lI分まとめた区間とlS分まとめた区間の間の統合類似度として計算する。
【００８８】
なお、第３の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８９】
このように、入力信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを合算するように統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを合算するように統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、統合特徴ベクトル同士の比較を行うことで比較回数を削減することができるため、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。
【００９０】
［第４の実施の形態］
＜システム構成＞
次に第４の実施の形態について説明する。なお、第４の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００９１】
第４の実施の形態では、入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度が、閾値以上である場合に、上記の分割一致探索法２を実行して、入力信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルとの類似度を計算し、統合類似度としている点が、第１の実施の形態と異なっている。
【００９２】
第４の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、図１０に示すように、第１段階類似度計算部３０１、統合類似度計算判定部３０２、及び統合類似度計算部３０３を含んで構成されている。
【００９３】
第１段階類似度計算部３０１は、上記第１の実施の形態に係る統合特徴ベクトル類似度計算部１０５と同様に、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの間の類似度を計算する。この類似度は、上記の第１の実施の形態〜第３の実施の形態では統合類似度であるが、本実施の形態では、第一段階類似度と呼ぶ。
【００９４】
統合類似度計算判定部３０２は、第１段階類似度計算部３０１によって計算された第一段階類似度が、事前に設定した閾値より大きいか否かを判定する。
【００９５】
統合類似度計算部３０３は、統合類似度計算判定部３０２による判定結果に基づいて、統合類似度を計算する。統合類似度計算判定部３０２によって計算された第一段階類似度が、閾値以下である場合は、統合類似度は0とする。統合類似度計算判定部３０２によって第一段階類似度が閾値を超えると判定された場合は、入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた特徴ベクトルを選択し、この選択された特徴ベクトルについて、蓄積信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた各特徴ベクトルとの類似度のうち最大の類似度を、分割一致探索法２で求める。
【００９６】
入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた各特徴ベクトルを選択して、選択された各特徴ベクトルについて各々求められた最大の類似度から、最大値を求め、統合類似度とする。なお、入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた特徴ベクトルの選択は、例えば、入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた特徴ベクトルからのサンプリングなどにより行われる。また、選択された各特徴ベクトルについて各々求められた最大の類似度から、最大値を求め、統合類似度とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、選択された各特徴ベクトルについて各々求められた最大の類似度から、上位Ｎ個の類似度を求め、上位Ｎ個の類似度の平均値を、統合類似度としてもよい。
【００９７】
＜共通信号含有区間有無判定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００９８】
共通信号含有区間有無判定装置において、図１１に示す共通信号含有区間有無判定処理ルーチンが実行される。
【００９９】
まず、ステップＳ１０１において、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号を読み込む。そして、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号の各区間の特徴ベクトルを抽出する。
【０１００】
次のステップＳ１０２において、入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、上記ステップＳ１０１で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、入力信号統合特徴ベクトルを生成する。
【０１０１】
そして、ステップＳ１０３において、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号を読み込む。そして、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号の各区間の特徴ベクトルを抽出する。
【０１０２】
次のステップＳ１０４において、蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、上記ステップＳ１０３で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。
【０１０３】
そして、ステップＳ３０１において、第１段階類似度計算部３０１は、上記ステップＳ１０２で生成された入力信号統合特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０４で生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、第一段階類似度として計算する。
【０１０４】
次のステップＳ３０２において、統合類似度計算判定部３０２は、上記ステップＳ３０１で計算された第一段階類似度が、閾値より大きいか否かを判定する。第一段階類似度が、閾値より大きいと判定された場合には、ステップＳ３０３において、統合類似度計算部３０３は、上記ステップＳ１０１で抽出された入力信号の特徴ベクトルから、計算対象となる特徴ベクトルを選択する。
【０１０５】
次のステップＳ３０４では、統合類似度計算部３０３は、上記ステップＳ３０３で選択された計算対象の特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０３で抽出された蓄積信号の特徴ベクトルの各々との類似度を計算し、最大の類似度を求める。
【０１０６】
ステップＳ３０５において、入力信号の特徴ベクトルの全てについて、上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行していない入力信号の特徴ベクトルが存在する場合には、上記ステップＳ３０３へ戻り、当該特徴ベクトルを計算対象として選択し、上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行する。一方、入力信号の特徴ベクトルの全てについて、上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行した場合には、ステップＳ３０６において、統合類似度計算部３０３は、上記ステップＳ３０４で各々求められた最大の類似度のうちの最大値を、統合類似度として計算する。
【０１０７】
一方、第一段階類似度が、閾値以下であると判定された場合には、ステップＳ３０７において、統合類似度計算部３０３は、統合類似度を０とする。
【０１０８】
そして、ステップＳ１０６では、判定部１０６は、上記ステップＳ３０６又はＳ３０７で計算された統合類似度が閾値以上であるか否かに基づいて、入力信号と蓄積信号との間での、共通する信号が含まれている区間の有無を判定し、判定結果を出力して、共通信号含有区間有無判定処理ルーチンを終了する。
【０１０９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置によれば、入力信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて第一段階類似度を計算する。第一段階類似度が閾値以上である場合に、分割一致探索法２を実行して、入力信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルとの類似度を計算し、統合類似度とすることにより、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。
【０１１０】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１１１】
例えば、上述の共通信号含有区間有無判定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１１２】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
例えば、時系列信号が音響信号であり、入力信号がTV放送の音声を録音したものであり、蓄積信号が音楽のCDの１楽曲であった場合、入力信号の中で蓄積信号の一部、もしくは、全部がBGM として使われたかを判定することができる。
【０１１４】
また、時系列信号が映像信号であり、入力信号がTV放送の映像を録画したものであり、蓄積信号がビデオクリップなどの映像信号であった場合、入力信号の中で、蓄積信号の一部、もしくは全部が使われたかを判定することができる。
【符号の説明】
【０１１５】
１０１ 入力信号特徴ベクトル抽出部
１０２ 入力信号特徴ベクトル統合部
１０３ 蓄積信号特徴ベクトル抽出部
１０４ 蓄積信号特徴ベクトル統合部
１０５ 統合特徴ベクトル類似度計算部
１０６ 判定部
３０１ 第一段階類似度計算部
３０２ 統合類似度計算判定部
３０３ 統合類似度計算部
【図１】
0005851455.tif 000023
【図２】
0005851455.tif 000024
【図３】
0005851455.tif 000025
【図４】
0005851455.tif 000026
【図５】
0005851455.tif 000027
【図６】
0005851455.tif 000028
【図７】
0005851455.tif 000029
【図８】
0005851455.tif 000030
【図９】
0005851455.tif 000031
【図１０】
0005851455.tif 000032
【図１１】
0005851455.tif 000033
【図１２】
0005851455.tif 000034