(57)【要約】【課題】本発明は、動画の要約を作成する際に、人間の主観（感性）に即して要約を作成することができる、動画の要約作成装置、動画の要約作成方法、及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明の動画の要約作成装置は、対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手段と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手段と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手段とを具備する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画から静止画を抽出して要約を作成する動画の要約作成装置であって、
対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手段と、
前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手段と、
前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手段と
を具備することを特徴とする動画の要約作成装置。
【請求項２】
前記要約静止画選択手段により、要約を構成する静止画を選択する際には、注目度の高さが所定の閾値以上の静止画を選択すること
を特徴とする請求項１に記載の動画の要約作成装置。
【請求項３】
前記要約選択手段により、要約を構成する静止画を選択する際には、注目度の高さが上位Ｎ個の静止画を選択すること
を特徴とする請求項１に記載の動画の要約作成装置。
【請求項４】
要約を構成するとして選択された静止画に、該静止画の動画中の位置を関連づけるための動画リンク手段を
さらに具備することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の動画の要約作成装置。
【請求項５】
動画から静止画を抽出して要約を作成する要約作成装置における動画の要約作成方法であって、
対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手順と、
前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手順と、
前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手順と
を含むことを特徴とする動画の要約作成方法。
【請求項６】
動画から静止画を抽出して要約を作成する動画の要約作成装置内のコンピュータに、
対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手順と、
前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手順と、
前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手順と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、動画の要約を作成する動画の要約作成装置、動画の要約作成方法、及びプログラムに関し、特に、人間の主観（感性）に即して要約を作成することができる、動画の要約作成装置、動画の要約作成方法、及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近時、インターネットやＤＶＤビデオなど様々な分野で、動画情報（本明細書では、単に「動画」ともいう）をコンピューターで扱う機会が増えている。また、現在では、パーソナルコンピュータ上でのビデオ編集が可能になり、簡単に動画の作成も行えるようになってきた。
このように、動画の入手の機会が増えると、多数の動画の中から、利用者が本当に見たい動画を選択するための「動画の要約」が必要になってくる。この要約の作成については、対象となる動画を順次再生しながらシーンチェンジがあった画面（静止画）を抽出し、シーンチェンジがあった静止画を編集して要約を作成する方法があるが、この方法では、煩雑で時間がかかり、特に、長時間の動画の場合に問題となる。
そこで、動画中の、シーンチェンジのあったフレーム（静止画）だけを抽出し、表示するためのツールが幾つか提供されている。
【０００３】
このような、従来の動画のシーンチェンジ検出及び表示方法としては、例えば、以下に示す方法がある。
（１）画像の符号量の変化に基づいてシーンの変化を検出する方法
（２）画像の色相、再度、明度の特徴量の変化に基づいてシーンの変化を検出する方法
【０００４】
上述した（１）の方法としては、例えば、特許文献１「画像データ符号化方法、その方法を用いた画像データ符号化装置、画像データ復元方法、その方法を用いた画像データ復元装置、シーン変化検出方法、その方法を用いたシーン変化検出装置」に開示された発明がある。
特許文献１の発明では、一連の動画像データに含まれるシーン変化のフレームを自動的に抽出（検出）し、動画像データをシーン変化のフレーム（変化フレーム）とそれ以外の通常フレームに識別する。そして、変化フレームの検出条件として、連続するフレーム間の符号量の差か、連続するフレーム間の符号量の変化率の差を使用する。そして、シーン変化のフレームのみを自動的に抽出して表示する。
【０００５】
また、（２）の方法としては、例えば、特許文献２「映像特徴処理方法」に開示された発明がある。特許文献２の発明は、映像から自動的に特徴量を取り出し、映像を自動的に分類することを目的とした発明である。
そして、上記の目的を達成するため、映像のかたまりを変換した色相、彩度、明度のいずれか又はそれらの組み合わせからなる情報より、ヒストグラムを計測し、そのヒストグラムから極値等を代表値として取り出して特徴量とする。これにより、特徴量の取り出しを自動的に行えるようにする。また、特徴量の数を次元とする特徴空間に前記の映像のかたまりを展開し、その位置から複数の映像のかたまり相互間の距離を計算し、一定距離内の前記映像のかたまり同志をクラスタリングすることにより、それら映像のかたまりを自動的に分類可能とする。
【０００６】
しかしながら、（１）、（２）の何れの方法にしても、画像の符号量や色情報などの物理的な特徴量によりシーンの変化を検出する機械的な処理となるため、必ずしも人間の主観（感性）から見たシーンチェンジの検出が行われているとは言い難かった。そのため、人間の主観（感性）に即して、要約を作成することができる装置の提供が望まれていた。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−１３３３０５号公報
【特許文献２】
特開平６−２５１１４７号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
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、その目的は、動画の要約を作成する際に、物理的な特徴量を用いて機械的に抽出されたシーンチェンジ画面を使用するのではなく、人間の主観（感性）に即して選択された静止画により要約を作成することのできる、動画の要約作成装置、動画の要約作成方法、及びプログラムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、本発明の動画の要約作成装置は、動画から静止画を抽出して要約を作成する動画の要約作成装置であって、対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手段と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手段と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手段とを具備することを特徴とする。
このような構成であれば、前記静止画生成手段により、要約作成の対象となる動画の中から、例えば、指定された時間間隔で静止画を切り出す。そして、前記注目領域算出手段により、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出する。それから、前記要約画像選択手段により、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、注目度の高い静止画を、要約を構成する静止画として選択する。これにより、人間の主観（感性）に即した要約を作成することができる。
【００１０】
また、本発明の動画の要約作成装置は、前記要約静止画選択手段により、要約を構成する静止画を選択する際には、注目度の高さが所定の閾値以上の静止画を選択することを特徴とする。
このような構成であれば、要約を構成する静止画として、注目度が所定の閾値以上の静止画が選択される。これにより、人間の主観（感性）に即して、注目度の高い静止画を簡単な基準で選択できる。
【００１１】
また、本発明の動画の要約作成装置は、前記要約選択手段により、要約を構成する静止画を選択する際には、注目度の高さが上位Ｎ個の静止画を選択することを特徴とする。
このような構成であれば、要約を構成する静止画として、注目度が高い順に静止画が選択される。これにより、より人間の主観（感性）に即した要約を作成できる。
【００１２】
また、本発明の動画の要約作成装置は、要約を構成するとして選択された静止画に、該静止画の動画中の位置を関連づけるための動画リンク手段をさらに具備することを特徴とする。
このような構成によれば、前記動画リンク手段により、要約を構成するとして選択抽出された静止画に、該静止画の動画中の位置を関連づける動画リンク情報を付与する。そして、要約を構成する静止画を選択すると、該静止画の動画リンク情報を参照し、当該静止画から後の動画が再生される。これにより、要約中のシーンを選択し、そこから動画を再生することができる。
【００１３】
また、本発明の動画の要約作成方法は、動画から静止画を抽出して要約を作成する要約作成装置における動画の要約作成方法であって、対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手順と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手順と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手順とを含むことを特徴とする。
このような手順であれば、前記静止画生成手順により、要約作成の対象となる動画の中から、例えば、指定された時間間隔で静止画を切り出す。そして、前記注目領域算出手順により、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出する。それから、前記要約画像選択手順により、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、注目度の高い静止画を、要約を構成する静止画として選択する。これにより、人間の主観（感性）に即した要約を作成することができる。
【００１４】
また、本発明のコンピュータプログラムは、動画から静止画を抽出して要約を作成する動画の要約作成装置内のコンピュータに、対象となる動画から、所定のルールに基づき、静止画を切り出すための静止画生成手順と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを算出するための注目領域算出手順と、前記切り出した静止画の注目領域のパターンを基に、所定のルールにより、要約を構成する静止画を選択するための要約静止画選択手順とを実行させるためのプログラムである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態例について図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明の動画の要約作成装置１００が備える手段の構成例を示す図である。図１に示す動画の要約作成装置１００に設けられた各手段は、以下の処理を行う。
・要約生成条件入力手段１０１は、要約の対象とする動画や長さ（動画の要約作成を行う対象時間）を指定するための手段である。また、要約静止画選択手段１０５における静止画の選択条件（ルール）を指定するための手段でもある。
・動画読取手段１０２は、要約作成の対象となる動画を読み取るための手段である。
・静止画生成手段１０３は、入力された動画から静止画を生成する（切り出す）ための手段である。なお、静止画の切り出し条件（ルール）については後述する。
【００１７】
・注目領域算出手段１０４は、注目領域を算出するための手段である。画像内を複数の領域に分割し、分割した領域ごとに、注目度の程度を２段階以上に区分けする。この注目領域の算出には、例えば、「特開２００１−１２６０７０号公報（注目領域抽出装置およびそれを用いた自動構図決定装置）」に開示された「誘目度」を使用することができる。なお、この誘目度については、後述する「誘目度についての補足説明」の項目で、その概要について説明する。
【００１８】
・要約静止画選択手段１０５は、要約生成条件入力手段１０１により指定された条件（ルール）に基づいて、注目度（誘目度）が高い静止画の抽出を行うための手段である。選択された静止画は、データベース１１１に記録される。なお、要約静止画選択手段１０５における動画の要約作成方法については後述する。
・静止画選択手段１０６は、ユーザが望むシーンから動画を再生するために、要約から静止画を選択するための手段である。例えば、ある静止画を選択すると、その静止画から後の動画が再生される。
・動画リンク手段１０７は、動画中の静止画（要約に使用される静止画）が切り取られた部分に関する情報（フレームや再生位置など）を、「動画リンク情報」として静止画に関連づけ、データベース１１１に記録するための手段である。
・動画再生手段１０８は、指定された個所から動画を再生するための手段である。
・印刷手段１０９は、選択した静止画を印刷するための手段である。
・表示手段１１０は、動画、静止画を表示するための手段である。
また、データベース１１１には、要約を作成する対象となる動画１１２、要約１１３と、要約１１３を構成する静止画１１４と、該静止画１１４の動画リンク情報１１５などを記録するデータベースである。なお、図１に例示するデータベース１１１中には、動画１１２と要約１１３を組み合わせた情報が、１つのみ記録された例を示しているが、実際には、識別符号を付して複数の情報が記録される。
【００１９】
また、図２は、注目領域算出手段１０４により、注目度のパターンを算出する例を示す図であり、注目度として「誘目度」を使用し、誘目度のパターンを算出した例を示す図である。図２（ａ）は、人物１１が左端に配置されている画像１０の例を模式的に示した図であり、図２（ｂ）は、図２（ａ）の画像に対応する誘目度のパターンを模式的に示した図である。図２（ｂ）に示す誘目度のパターン画面２０中で、誘目度は領域Ａが最も高く算出され、領域Ｂ、領域Ｃがこの順に低く算出されている。
【００２０】
また、図３は、誘目度のパターンの他の算出例を示す図である。図３（ａ）は花３１が右端に配置されている画像３０の例を模式的に示した図であり、図３（ｂ）は、図３（ａ）に対応する誘目度のパターンを模式的に示した図である。図３（ｂ）に示す誘目度のパターン画面４０中で、誘目度は領域Ａが最も高く算出され、領域Ｂ、領域Ｃがこの順に低く算出されている。
【００２１】
また、図４は、動画から静止画を切り出す方法を説明するための図である。図４に示す例では、動画の再生時間の期間Ｔ中に含まれる「フレーム−１〜フレーム−ｎ」の各フレームの全部を「静止画−１〜静止画−ｎ」として切り出した例を示している。静止画の切り出し方法は、その他に、所定のフレーム間隔ごと（例えば、１０フレームごと）に切り出すことができ、また、所定の時間間隔ごと（例えば、０．１秒ごと）に切り出すこともできる。
【００２２】
次に、要約静止画選択手段１０５により、要約を構成する静止画の選択（抽出）方法について説明する。要約を構成する静止画の選択は以下のようにして行うことができる。
（１）図５は、切り出した静止画の誘目度のパターンから誘目度の合計を求め、合計した誘目度の変化を、切り取った静止画（フレーム）ごとに示したものであり、この静止画の中から誘目度の高い上位Ｎ枚の静止画を選択する。
例えば、図５において、誘目度が高い順に２枚の静止画を選択すると、矢印で示した、静止画−１と静止画−ｎが選択される。
（２）また、図６は、動画の要約に使う静止画として、一定時間（図６に示す例では３フレームの時間）ごとに最も高い誘目度の静止画を選択する場合の例を示している。図６に示す例では、矢印で示した、静止画−１、静止画−５、静止画９、静止画−ｎが選択される。
（３）また、図７は、誘目度の大きさが所定の閾値以上の静止画を選択する場合の例である。図７に示す例では、矢印で示した、静止画−１、静止画−５、静止画−ｎが選択される。
なお、必要に応じて、作成する要約の再生時間の長さ（例えば、３０フレーム／秒の再生速度で１０秒間など）を指定して、要約を構成する静止画を選択するようにもできる。
【００２３】
また、図８は、静止画を選択して動画を再生する方法を示す図であり、動画の要約を構成する静止画を選択し、該静止画から以後の動画の再生を行う方法について説明するための図である。図８に示す例では、要約として選択された静止画が、静止画−１と静止画−ｎであり、各静止画にはフレームと再生開始時間（動画中の再生開始位置）の情報が、「動画リンク情報」として付与されて記録されている。従って、例えば、静止画−１を選択すると、再生開始時間−ａから動画を再生するようにできる。同様に、静止画−ｎを選択すると、再生開始時間−ｂから動画を再生するようにできる。
【００２４】
また、図９は、動画の要約を作成するフローチャートであり、動画の要約作成は、以下の手順により行われる。
（１）ステップＳ１：要約生成条件入力手段１０１により指定された動画を、動画読取手段１０２により読み込む。
（２）ステップＳ２：指定された時間間隔でフレームを選び、静止画生成手段１０３により静止画を切り出す。
（３）ステップＳ３：注目領域算出手段１０４により誘目度を算出する。
（４）ステップＳ４：静止画の分割された領域ごとに算出された誘目度を合計し、該静止画の誘目度とする。
（５）ステップＳ５：対象とした動画の処理が終了したかどうかを判定する。
（６）ステップＳ６：誘目度の高い静止画を、要約生成条件入力手段１０１で指定された条件に従い、要約静止画選択手段１０５により選択（抽出）し、動画の要約とする。
（７）ステップＳ７：選択した静止画を動画の要約として表示または印刷する。
（８）ステップＳ８：静止画選択手段１０６により、表示した静止画を選択し、該静止画の「動画リンク情報」を参照して再生位置を決め、動画再生手段１０８により、動画の再生を行う。
【００２５】
また、図１０は、動画の要約作成装置の構成例を示すブロック図であり、本発明に直接関係する部分についてのみ示したものである。図１０において、１００は動画の要約作成装置、１はインターネット網などの通信ネットワーク、１１６は動画の要約作成装置１００と通信ネットワーク１とを接続する通信用インタフェース、１１７は動画の要約作成装置の全体を統括制御する制御部、１２０は処理プログラム部を示している。なお、動画の要約作成装置１００には、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）を使用してもよい。
【００２６】
また、処理プログラム部１２０には、以下の処理部が含まれる。
・要約生成条件入力処理部１２１は、要約の対象とする動画や長さ（動画の要約作成を行う対象時間）など指定するための処理部である。また、要約静止画選択処理部１２５における動画の要約作成の条件（要約を構成する静止画の選択条件）を指定するための処理部でもある。
・動画読取処理部１２２は、要約作成の対象となる動画を読み取るための処理部である。
・静止画生成処理部１２３は、入力された動画から静止画を生成する（切り出す）ための処理部である。
【００２７】
・注目領域算出処理部１２４は、注目領域を算出するための処理部である。画像内を複数の領域に分割し、分割した領域ごとに、注目度の程度を２段階以上に区分けする。この注目領域の算出には、例えば、「特開２００１−１２６０７０号公報（注目領域抽出装置およびそれを用いた自動構図決定装置）」に開示された「誘目度」を使用することができる。
【００２８】
・要約静止画選択処理部１２５は、要約生成条件入力処理部１２１により指定された条件に基づいて、注目領域が多い（誘目度の高い）静止画の選択（抽出）を行うための処理部である。選択された静止画は、データベース１１１に記録される。
・静止画選択処理部１２６は、ユーザが望むシーンから動画を再生するために、要約から静止画を選択するための処理部である。例えば、ある静止画を選択すると、その静止画から後の動画が再生される。
・動画リンク処理部１２７は、動画中の静止画（要約に使用される静止画）が切り取られた部分に関する情報（フレームや再生位置など）を、「動画リンク情報」として静止画に関連づけ、データベース１１１に記録するための処理部である。
・動画再生処理部１２８は、指定された個所から動画を再生するための処理部である。
・印刷処理部１２９は、選択した静止画を印刷するための処理部である。
・表示処理部１３０は、動画、静止画を表示するための処理部である。
【００２９】
なお、この処理プログラム部１２０は専用のハードウエアにより実現されるものであってもよく、またこの処理プログラム部はメモリおよびＣＰＵ（中央処理装置）等の汎用の情報処理装置により構成され、この処理部の機能を実現するためのプログラム（図示せず）をメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。また、この動画の要約作成装置１００には、周辺機器として入力装置、表示装置、印刷装置等（いずれも図示せず）が接続されているものとする。ここで、入力装置としては、キーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とは、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。印刷装置とは、レーザープリンタ、インクジェットプリンタ等のことをいう。
【００３０】
また、図１０に示す動画の要約作成装置１００の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより本発明の動画の要約作成装置１００に必要な処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「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）を含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可般媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの(伝送媒体ないしは伝送波)、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００３１】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の動画の要約作成装置は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【００３２】
［誘目度についての補足説明］
本発明の実施の形態では、注目領域の抽出基準として「誘目度」を使用しているが、この「誘目度」の算出方法の一例が、「特開２００１−１２６０７０号公報（注目領域抽出装置およびそれを用いた自動構図決定装置）に詳細に開示されている。
ここでは、その概要についてだけ説明する。
注目領域の抽出のために、原画像の物理的特徴に従って誘目度を評価する。ここで、誘目度とは、人間の主観に合ったパラメータをいう。注目領域の抽出は、評価結果から一番目立つ領域を注目領域として抽出する。つまり、注目領域の評価の際は、物理的特徴に従って人間の主観に合った評価をするので、人間の主観に適合した注目領域を抽出することができる。
例えば、物理的特徴が色の異質度を含む場合、各領域の色の違いに基づいて誘目度を評価することができる。
また、物理的特徴が、色の異質度に加えて、形の異質度、面積の異質度およびテクスチャ（模様）の異質度をさらに含むので、この４つの異質度の少なくとも１つの異質度に基づいて誘目度を評価すれば、原画像の特徴に応じて的確に誘目度を評価することができる。
また、色の３要素（色相、彩度、明度）についても評価する場合であれば、人間の主観による目立つ色（赤色）に近い領域を最も目立つ領域と評価することができる。
さらに、空間周波数や原画像における各領域の面積についても評価すれば、最も目立つ領域の評価をさらに的確に判断することができる。
【００３３】
また、誘目度の評価は、以下の手順により行う。
（１）最初に原画像を領域分割する。この場合、原画像を図領域と絵領域に分割する。この領域分割の方法には、１９９７ＩＥＥＥにおいてW.Y.MaやB.S.Manjunath らが「Edge Flow:A Framework of Boundary Detection and Image Segmentation」に記載した“edge flow ”に基づく境界検出方法が適用される。
（２）次に、分割した図領域を抽出し、領域の誘目度を評価する。
この誘目度の評価は、概略以下のようにして行う。
・最初に各領域の異質性誘目度を求める。この場合、色の異質度，テクスチャの異質度，形の異質度および面積の異質度を各々求め、それぞれに重み係数を付与して線形結合し、各領域の異質性誘目度を求める。
・次に、各領域における特徴誘目度を求める。この場合、色の誘目度、空間周波数の誘目度、面積の誘目度を求め、それぞれに重み係数を付与して線形結合し、各領域の特徴誘目度を求める。
・次に、各領域の異質性誘目度と特徴誘目度を加算し、特徴量統合値を求め、この特徴量統合値を、所定のベータ関数により評価して、誘目度を算出する。
（３）また、原画像から誘目度を評価したパターン図を生成する。
【図面の簡単な説明】
【図１】動画の要約作成装置が備える手段の構成例を示す図。
【図２】誘目度のパターンを算出する例を示す図。
【図３】誘目度のパターンの他の算出例を示す図。
【図４】動画から静止画を切り出す方法を示す図。
【図５】誘目度の高い上位Ｎ枚の静止画を選択する例を示す図。
【図６】一定時間毎に最も高い誘目度の静止画を選択する例を示す図。
【図７】誘目度が所定の閾値以上の静止画を選択する例を示す図。
【図８】静止画を選択して動画を再生する方法を示す図。
【図９】動画の要約作成装置の処理手順を示す図。
【図１０】動画の要約作成装置の構成例を示すブロック図。
【符号の説明】
１００ 動画の要約作成装置、  １０１ 要約生成条件入力手段
１０２ 動画読取手段  、  １０３ 静止画生成手段
１０４ 注目領域算出手段、  １０５ 要約静止画選択手段
１０６ 静止画選択手段、  １０７ 動画リンク手段
１０８ 動画再生手段、  １０９ 印刷手段、  １１０ 表示手段
【図１】
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【図２】
2004192527.tif 000004
【図３】
2004192527.tif 000005
【図４】
2004192527.tif 000006
【図５】
2004192527.tif 000007
【図６】
2004192527.tif 000008
【図７】
2004192527.tif 000009
【図８】
2004192527.tif 000010
【図９】
2004192527.tif 000011
【図１０】
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