(57)【要約】方法は、多変量の時系列データを生成する生成プロセスを動的に追跡及び分析する。一つの応用において、本方法は、放送番組(例えばスポーツ放送及びニュース放送)中の境界を検出するために用いられる。別の応用において、ビデオカメラ又はマイク等の監視装置により得られた信号中の有意事象が検出される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生成プロセスを動的にモデル化する方法であって、
生成プロセスにより生成された時系列データを取得する工程と、
前記取得する工程中に、前記時系列データをサンプリングする工程であって、サンプリングにより各時間インスタンスについて単一の特徴ベクトルを抽出し、該特徴ベクトルは前記時系列データの複数の依存特徴を含み、該サンプリングは、各時間インスタンスについて１つのスライディングウインドウを用いるものと、及び
前記取得する工程及び前記サンプリングする工程中に、各時間インスタンスの前記単一の特徴ベクトルに従って多変量モデルを動的に更新する工程であって、該多変量モデルはガウス分布関数の混合を含むものと、
を備えた生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項２】
前記時系列データは複数の番組を含む放送信号であり、
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記多変量モデルを用いて前記複数の番組間の境界を動的に検出する工程をさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項３】
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、番組境界間の選択された番組のみを動的に録画する工程をさらに備えた請求項２に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項４】
前記時系列データはリアルタイム監視信号であり、
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記多変量モデルを用いて前記リアルタイム監視信号中の有意事象を動的に検出する工程をさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項５】
前記有意事象を検出することに応答して警報信号を生成する工程をさらに備えた請求項４に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項６】
前記時系列データは１つの番組及び複数のコマーシャルを含む放送信号であり、
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記多変量モデルを用いて前記番組と前記複数のコマーシャルとの間の境界を動的に検出する工程と、及び
前記番組のみを録画する工程と、
をさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項７】
前記時系列データは、音声信号及び映像信号を含む放送信号である請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項８】
前記時系列データは、複数のセンサにより取得される請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項９】
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記スライディングウインドウのサイズ及び前記時系列データのサンプリングレートを前記多変量モデルに従って動的に調節する工程をさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１０】
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記複数の依存特徴のタイプを前記多変量モデルに従って動的に調節する工程をさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１１】
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記多変量モデルを動的に分析する工程であって、それにより制御信号を生成するものをさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１２】
前記取得する工程、前記サンプリングする工程、及び前記更新する工程中に、前記時系列データを前記制御信号に従って動的に処理する工程をさらに備えた請求項１１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１３】
ガウス分布関数の数が最小記述長の原理に従って決められる請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１４】
Ｋ個のガウス確率関数の各々がパラメータセットにより示され該パラメータセットは、
【数１】
2009500875.tif 000011
を含む請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１５】
前記多変量モデルを用いて各特徴ベクトルの尤度を求める工程と、及び
前記多変量モデルを前記尤度に従って更新する工程と、
をさらに含む請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【請求項１６】
各特徴ベクトルは低レベルの特徴及び高レベルの特徴を含み、
前記高レベルの特徴を用いて前記多変量モデルの変化の候補を検出する工程と、及び
前記低レベルの特徴を用いて前記変化の候補を検証する工程と、
をさらに備えた請求項１に記載の生成プロセスを動的にモデル化する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、生成プロセスにより生成された時系列データのモデル化、追跡及び分析に関し、特に、単一の統計モデルを用いてこれを動的に行うことに関する。
【背景技術】
【０００２】
生成プロセスの追跡の問題は、生成プロセスにおける変化の検出及びその変化への適応を含む。この問題は、視覚的な背景のモデル化について広範に研究されている。画像中の個々の画素の強度は、マルチモーダル(multimodal)確率分布関数(ＰＤＦ)によりモデル化することができる生成プロセスにより生成されていると考えることができる。すると、強度の変化を検出しこれに適応することにより、背景と前景との分割を行うことができる。
【０００３】
シーンの背景をモデル化する方法は、大まかに以下のように分類することができる。１つのクラスの方法は、適応的な予測フィルタを維持する。現在のフィルタに基づいて新たな観測値が予測される。これは、前景画素の予測誤差は大きいという直感に基づいている。D. Koller、J. Weber及びJ. Malik著「遮蔽の理由付けを用いたロバストな複数車両の追跡(Robust multiple car tracking with occlusion reasoning)」(Proc. European Conf. on Computer Vision, pp. 189-196, 1994)、K.P. Karman及びA. von Brandt著「適応的背景メモリを用いた移動物体の認識(Moving object recognition using an adaptive background memory)」(Capellini編「時間により変化する画像の処理及び移動物体の認識(Time-varying Image Processing and Moving Object Recognition)」、pp. 297-307, 1990)、並びにK. Toyama、J. Krumm、B. Brumitt及びB. Meyers著「壁の花：背景維持の原理及び実践(Wallflower: Principles and practice of background maintenance)」(Proc. ICCV, 1999)を参照のこと。
【０００４】
別のクラスの方法は、パラメトリックモデルを用いて画素の強度の確率分布関数を適応的に推定する。C. Stauffer及びW.E.L. Grimson著「リアルタイム追跡を用いた活動パターンの学習(Learning patterns of activity using real-time tracking)」(IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 747-757, 2000)を参照のこと。この方法にはいくつかの問題がある。この方法は、各画素の色特徴を経時的に抽出し、各画素の色成分を独立して、ガウス分布関数の別個の混合を用いてモデル化する。各特徴次元が経時的に独立して進化するという仮定は、プロセスによっては正しくない場合がある。
【０００５】
他の確率的方法がC. Wren、A. Azarbayejani、T. Darrell及びA. Pentland著「Ｐｆｉｎｄｅｒ：人体のリアルタイム追跡(Pfinder: Real-time tracking of the human body)」(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 780-785, July 1997)、O. Tuzel他著「ベイズ理論による背景のモデル化手法(A Bayesian approach to background modeling)」(Proc. CVPR Workshop, June 21, 2005)、K. Toyama、J. Krumm、B. Brumitt及びB. Meyers著「壁の花：背景維持の原理及び実践(Wallflower: Principles and practice of background maintenance)」(Proc. ICCV, 1999)、並びにN. Friedman及びS. Russell著「映像シーケンスにおける画像の分割(Image segmentation in video sequences)」(Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence, 1997)に記載されている。
【０００６】
別のクラスの方法は、ノンパラメトリックな密度推定を用いて、画素強度の基礎となる生成プロセスの密度を適応的に学習する。D. Elgammal、D. Harwood及びL. Davis著「背景減算のためのノンパラメトリックモデル(Non-parametric model for background subtraction)」(Proc. ECCV, 2000)を参照のこと。
【０００７】
Stauffer他により記載された、視覚的な背景のモデル化方法は音声分析に拡張されている(M. Cristani、M. Bicego及びV. Murino著「音声監視のためのオンラインでの適応的な背景のモデル化(On-line adaptive background modeling for audio surveillance)」(Proc. of ICPR, 2004))。Cristani他の方法は、スペクトルの各空間サブバンドについて別個の適応的ガウス混合モデル集合を用いた音声データストリームの確率的モデル化に基づく。この方法の主な欠点は、ＧＭＭがサブバンド毎に、そのサブバンドの外れ値事象の検出、及びそれに続く、その外れ値事象が前景事象か否かに関する決定のために維持されることである。ここでもまた、Stauffer他と同様に、多数の確率モデルは管理し難い。
【０００８】
別の方法は、音声コンテンツから抽出されたケプストラム特徴の時系列から「背景」及び「前景」を検出する。R. Radhakrishnan、A. Divakaran、Z. Xiong及びI. Otsuka著「「スクリプトなしの」マルチメディアから音声事象を発見するためのコンテンツ適応的な分析及び表現のフレームワーク(A content-adaptive analysis and representation framework for audio event discovery from 'unscripted' multimedia)」(Eurasip Journal on Applied Signal Processing, Special Issue on Information Mining from Multimedia, 2005)、並びにRadhakrishnan他により２００４年５月７日付で出願された米国特許出願第１０／８４０，８２４号「マルチメディア事象の検出及び要約化(Multimedia Event Detection and Summarization)」(参照により本明細書中に援用される)を参照のこと。この時系列分析において、「正常」又は「規則的」データのほとんどを生成する生成プロセスは「背景」プロセスと呼ばれる。支配的な正常の背景データの中で異常又は不規則なデータの短いバーストを生成する生成プロセスは、「前景」プロセスと呼ばれる。この方法を用いて、時系列データにおける「背景」及び「前景」を検出することができる。ケプストラム特徴の時系列から音声の背景を検出することによって、例えば、スポーツの音声におけるハイライトセグメント、監視音声における有意(significant)事象、及び映像コンテンツにおける番組の境界を検出することができる。しかし、この方法にはいくつかの問題がある。最も重要な問題として、事象を検出できるようにするには全体的な時系列が必要である。したがって、この方法は、例えば、スポーツイベントの「生」放送におけるハイライトの検出、又は監視カメラにより観測される異常事象の検出等のリアルタイムの用途には用いることができない。また、この方法の計算量は多い。時系列全体の各部分列について統計モデルが推定され、全てのモデルが対毎に比較されて類似性行列(affinity matrix)が構築される。ここでもまた、多数の統計モデル及び静的処理のために、この方法はリアルタイム用途には非現実的となる。
【０００９】
したがって、生成プロセスを動的に追跡するための単純化された方法が必要とされる。
【００１０】
放送テレビ番組(コンテンツ)を録画及び操作するためのいくつかの技法が既知である。米国特許第６，８６８，２２５号「マルチメディア番組のブックマークシステム(Multimedia program book marking system)」、同第６，８５０，６９１号「自動再生時のオーバーシュート補正システム(Automatic playback overshoot correction system)」、同第６，８４７，７７８号「マルチメディアの視覚的経過指示システム(Multimedia visual progress indication system)」、同第６，７９２，１９５号「フォーマット済みのデジタルデータの連続ストリームに対してランダムアクセス及び時間ベースの機能を実施する方法及び装置(Method and apparatus implementing random access and time-based functions on a continuous stream of formatted digital data)」、同第６，３２７，４１８号「フォーマット済みのデジタルデータの連続ストリームに対してランダムアクセス及び時間ベースの機能を実施する方法及び装置(Method and apparatus implementing random access and time-based functions on a continuous stream of formatted digital data)」、並びに米国特許出願公開第２００３／０１８２５６７号「クライアント側のマルチメディアコンテンツのターゲティングシステム(Client-side multimedia content targeting system)」を参照のこと。
【００１１】
これらの技法はまた、コンテンツ分析技術を含んで、ユーザによるコンテンツの効率的なブラウジングを可能にすることができる。通常、これらの技法は、番組の開始時間及び終了時間に関する情報について電子番組ガイド(ＥＰＧ)に依存する。現在、ＥＰＧは更新頻度が低い(例えば米国では１日４回のみ)。しかし、ＥＰＧは「生」番組の録画には常に機能するとは限らない。生番組は、いくつかの理由により遅く開始し、放送枠(allotted time)を超えて放送される可能性がある。例えば、スポーツイベントは、同点の場合又は天候による遅延のために延長される可能性がある。したがって、番組の録画をその番組が終わるまで、又は、ＥＰＧに完全に依存することなく継続することが望ましい。また、レギュラー番組がニュース速報により中断されることは珍しくない。この場合、レギュラー番組のみを録画することが望ましい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、多変量の時系列データを生成する生成プロセスを動的に追跡及び分析する方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
一つの応用において、本方法は、放送番組(例えばスポーツ放送及びニュース放送)中の境界を検出するために用いられる。別の応用において、ビデオカメラ又はマイク等の監視装置により得られた信号中の有意事象が検出される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の実施の形態は、多変量データを生成する生成プロセスを動的に追跡及び分析する方法を提供する。
【００１５】
図１は、放送信号の形態の時系列の多変量データ１０１を示す。この時系列データ１０１は、番組１１０及び１２０(例えばスポーツ番組及びそれに続くニュース番組)を含む。両番組は、「正常」データ１１１及び１２１に支配され、時折、「異常」データ１１２及び１２２の短いバーストを有する。基礎となる生成プロセスの事前知識なしに、２つの番組間の境界１０２を動的に検出することが望ましい。
【００１６】
図２は、録画すべきレギュラー放送番組１５１が、録画すべきでない臨時の放送番組１５２により短時間中断される時系列１５０を示す。したがって、境界１０２が検出される。
【００１７】
図３は、別の時系列の多変量データ２０１を示す。この時系列データ２０１は、例えば、リアルタイムの監視信号を表す。時系列データ２０１は、「正常」データ２１１に支配され、時折、「異常」データ２１２の短いバーストを有する。データを生成する生成プロセスの事前知識なしに、有意(重要)事象を動的に検出することが望ましい。次にこれを用いて、警報を生成するか、又は有意事象を永久記録して通信帯域幅及び記憶域の要件を低減することができる。したがって、境界１０２が検出される。
【００１８】
図４は、録画すべき放送番組２２１を表す時系列データ２０２を示す。この番組は時折、録画すべきでない放送コマーシャル２２２により中断される。したがって、コマーシャルをスキップできるように境界１０２が検出される。
【００１９】
本発明の実施の形態は、音声信号を生成する生成プロセスに関して説明されるが、本発明は、多変量データ(例えば映像信号、電磁信号、音響信号、医療データ及び金融データ等)を生成する任意の生成プロセスに適用可能であることを理解すべきである。
【００２０】
システム及び方法
図５は、生成プロセスをモデル化、追跡及び分析するシステム及び方法を示す。信号源３１０が何らかの生成プロセスを用いて未処理信号３１１を生成する。本発明の目的上、プロセスは未知である。したがって、生成プロセスを知らずに、このプロセスを動的にモデル化することが望ましい。すなわち、生成プロセスを「学習」し、生成プロセスが経時的に進化するに伴いモデル３４１を適応させる。
【００２１】
信号源３１０は音響源(例えば人物、車両、スピーカー、電磁放射線の送信機、又はシーンが放射する光子)であり得る。信号３１１は音響信号、電磁信号等であり得る。センサ３２０が未処理信号３１１を取得する。センサ３２０は、例えばマイク、カメラ、ＲＦ受信機、又はＩＲ受信機であり得る。センサ３２０は時系列データ３２１を生成する。
【００２２】
本システム及び方法は、複数のセンサを用いて複数の信号を同時に取得することができることを理解すべきである。この場合、様々なセンサからの時系列データ３２１が同期され、モデル３４１が様々な生成プロセスを全て単一のより高レベルのモデルに統合する。
【００２３】
時系列データはスライディングウインドウＷＬを用いてサンプリングされる。スライディングウインドウが時系列データにわたって時間を順方向に移動するサイズ及びレートを調節することが可能である。例えば、サイズ及びレートは、進化するモデル３４１に従って調節される。
【００２４】
各ウインドウ位置又は時刻についてサンプリングされた時系列データ３２１から特徴を抽出する(３３０)。この特徴は、低レベルの特徴、中レベルの特徴、及び高レベルの特徴を含むことができる。例えば、音響特徴は、ピッチ、振幅、メル周波数ケプストラム係数(ＭＦＣＣ)、「話し声」、「音楽」、「拍手」、ジャンル、アーティスト、曲名、又は話の内容を含み得る。映像の特徴は、空間特徴及び時間特徴を含み得る。低レベルの特徴は、色、動き、テクスチャ等を含み得る。中レベルの特徴及び高レベルの特徴は、ＭＰＥＧ−７記述子及びオブジェクトラベルを含み得る。当該技術分野において様々な信号について既知のような他の特徴もまた抽出することができる(３３０)。
【００２５】
抽出される特定のタイプの特徴は、経時的に調節できることも理解すべきである。例えば、進化するモデル３４１に従って抽出される特徴が動的に選択される。
【００２６】
各時間インスタンスについて、特徴を用いて特徴ベクトル３３１を構築する。
【００２７】
経時的に、多変量モデル３４１を特徴ベクトル３３１に従って調節する(５００)。モデル３４１は単一のガウス混合モデルの形態である。このモデルは、確率分布関数(ＰＤＦ)すなわち「成分」の混合を含む。更新プロセスは、特徴ベクトル内で互いに依存する(相関する)特徴を考慮することに留意すべきである。これは、各特徴について別個のＰＤＦが維持され、特徴は互いに独立しているものと見なされる従来技術とは異なる。
【００２８】
モデル３４１が経時的に動的に進化する際に、モデルを分析することができる(３５０)。行われる厳密な分析は用途により異なり、これらの用途の一部(番組境界の検出及び監視等)は上で紹介した。
【００２９】
分析(３５０)は、コントローラ３６０のための制御信号３５１を生成することができる。単純な制御信号は警報であろう。より複雑な信号により、時系列データ３２１のさらなる処理を制御することができる。例えば、時系列データの選択された部分のみを記録するか、又は時系列データを出力データ３６１として要約化する。
【００３０】
監視への応用
上述のようなシステム及び方法は、監視アプリケーションが有意事象を検出するために用いることができる。有意事象は生成プロセスの遷移点と関連している。通常、有意な「前景」事象は、通常の「背景」事象に対して頻度が低く予測できない。したがって、生成的背景プロセスの適応的モデル３４１を用いて、異常事象を検出することができる。
【００３１】
問題の定式化
図６は時系列データ４００を示す。データｐ１は、背景モード(Ｐ１)で「正常に」動作している未知の生成プロセスにより生成される。データｐ２は、前景モード(Ｐ２)で異常に動作している生成プロセスにより生成される。したがって、時系列データ４００は次のように表すことができる。
【００３２】
【数１】
2009500875.tif 000003
【００３３】
問題は、モードＰ１及びＰ２の事前知識が一切ない状態で、モードＰ２の実現の始まり４０１及び発生時間を見つけることである。
【００３４】
モデル化
特徴ベクトル３３１が与えられた状態で、本発明では、ＧＭＭ３４１を比較的少数の特徴ベクトル｛Ｆ１，Ｆ２，．．．，ＦＬ｝により訓練することにより、背景モードＰ１で動作している生成プロセスを推定する。
【００３５】
ＧＭＭ３４１における成分数は、よく知られた最小記述長(ＭＤＬ)の原理を用いることによって得られる(J. Rissanen著「最も短いデータ記述によるモデル化(Modeling by the shortest data description)」(Automatica 14, pp. 465-471, 1978))。
【００３６】
ＧＭＭモデル３４１はＧで表される。Ｇ３４１における成分数はＫ個である。本明細書では、π、μ及びＲという表記を用いて、成分３４１の確率係数、平均及び分散を示す。したがって、Ｋ個の成分のパラメータセットはそれぞれ、
【００３７】
【数２】
2009500875.tif 000004
【００３８】
である。
【００３９】
モデルの調節
図７は、各特徴ベクトルＦｎ３３１のモデル３４１の調節(５００)のステップを示す。ステップ５１０において、次の成分
【００４０】
【数３】
2009500875.tif 000005
【００４１】
をランダム平均、比較的高分散の対角共分散、及び比較的低い混合確率により初期化し、それに従って確率係数πを正規化する。
【００４２】
ステップ５２０において、モデル３４１を用いて特徴ベクトル３３１の尤度Ｌ５２１を求める。次に、この尤度を所定の閾値τ５３１と比較する(５３０)。
【００４３】
対数尤度５２１が閾値５３１よりも大きい場合、特徴ベクトルＦｎを生成した可能性が最も高い成分を
【００４４】
【数４】
2009500875.tif 000006
【００４５】
に従って求め、最も可能性の高い成分ｊのパラメータを次式に従って更新する(５４０)。
【００４６】
【数５】
2009500875.tif 000007
【００４７】
ここで、α及びρは、モデル３４１を調節するレートに関連する。他の成分(ｈ≠ｊ)については、確率係数を
【００４８】
【数６】
2009500875.tif 000008
【００４９】
に従って更新し、確率係数行列πを正規化する。
【００５０】
そうでなく、対数尤度５２１が閾値よりも小さい場合、現在Ｋ個の成分を有するモデル３４１は、特徴ベクトルＦｎをモデル化するのに不適切であると見なす。したがって、成分
【００５１】
【数７】
2009500875.tif 000009
【００５２】
の平均を特徴ベクトルＦｎに置き換える(５５０)。結果として、モデルと矛盾する現在の特徴ベクトルＦｎを説明するために、新たな混合成分をモデルに加えたことになる。また、将来の予想データのために新たなダミー成分を生成する。
【００５３】
ステップ５６０において、特徴ベクトルＦｎと矛盾しない最も可能性の高い成分を記録する。次に、モデルの成分に対するメンバシップパターンを検査することによって、基礎となる生成プロセスの変化を検出することができる。
【００５４】
本発明の方法は、いくつもの点でStauffer他の方法と異なる。本発明では、多変量の時系列データについて対角共分散を仮定しない。また、本発明では、現在のモデルに対して特徴ベクトルの尤度値を用いて、生成プロセスの変化を判定する。さらに、本発明は、各時刻について単一の多変量混合モデルを有する。
【００５５】
番組境界の検出への応用
本発明では、番組境界の検出の問題を、異なる番組を構成する時系列データを生成する基礎となる生成プロセスの大きな変化を検出する問題として定式化する。これは、例えば、放送スポーツ番組が「非スポーツ」番組(例えばニュース番組又は映画)と弁別的に異なるという観測によって動機付けされる。
【００５６】
この実施の形態において、本発明では、低レベルの特徴及び高レベルの特徴の両方を用いて、必要な処理量を低減する。低レベルの特徴はメル周波数ケプストラム係数であり、高レベルの特徴は音声分類ラベルである。
【００５７】
図８に示すように、本発明では、時間的に隣接する２つのスライディングウインドウＷ１Ｌ６０１及びＷ２Ｌ６０２を用いる。これらのウインドウは、固定された時間間隔ＷＳ６０３で順方向へ進む。２つのウインドウ内のラベルを比較して、各時間ステップの距離６１０を求める。この比較は、カルバック−ライブラー(ＫＬ)距離を用いて行うことができる。この距離をバッファ６２０に記憶する。
【００５８】
番組境界が存在する場合、ＫＬ距離のピーク６２１が、時刻ｔにおいて番組の変化を示す可能性がある。このピークは、任意の既知のピーク検出プロセスを用いて検出することができる。番組の変化は、上述の低レベルの特徴及び多変量モデルを用いて検証される。しかし、この場合、モデルは、ピーク６２１に関連する時刻ｔの前(ＧＬ)又は後(ＧＲ)の少数の特徴のみについて構築されればよい。
【００５９】
本発明では、ＧＬとＧＲとの間の距離を次式に従って求めることができる。
【００６０】
【数８】
2009500875.tif 000010
【００６１】
ここで、ＦＬ及びＦＲは、ピークの左側及び右側にある低レベルの特徴であり、♯は基数演算子(cardinality operator)を表す。距離を所定の閾値と比較することによって、そのピークが実際に番組境界に関連するものであるかどうかを判定することができる。基本的に、生成プロセスの変化の候補は、高レベルの特徴を用いて検出され、低レベルの特徴は、変化の候補が実際の変化であることを検証するために用いられる。
【００６２】
本発明を好ましい実施の形態の例として説明してきたが、本発明の精神及び範囲内で様々な他の適応及び変更を行うことができることが理解される。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神及び範囲に入るそのような変形及び変更をすべて網羅することである。
【産業上の利用の可能性】
【００６３】
多変量の時系列データを生成する生成プロセスを動的に追跡及び分析するより有用な方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態に従って処理される時系列データである。
【図２】本発明の実施の形態に従って処理される時系列データである。
【図３】本発明の実施の形態に従って処理される時系列データである。
【図４】本発明の実施の形態に従って処理される時系列データである。
【図５】本発明の一実施の形態によるシステム及び方法のブロック図である。
【図６】分析すべき時系列データのブロック図である。
【図７】成プロセスの多変量モデルを更新する方法のブロック図である。
【図８】時系列データの低レベルの特徴及び高レベルの特徴を用いたモデル化方法のブロック図である。
【図１】
2009500875.tif 000012
【図２】
2009500875.tif 000013
【図３】
2009500875.tif 000014
【図４】
2009500875.tif 000015
【図５】
2009500875.tif 000016
【図６】
2009500875.tif 000017
【図７】
2009500875.tif 000018
【図８】
2009500875.tif 000019
【国際調査報告】
2009500875.tif 000020
2009500875.tif 000021
2009500875.tif 000022