(57)【要約】【課題】本発明は、動画のシーンチェンジ検出を物理量な特徴量を用いて機械的に行うのではなく、人間の主観（感性）に即して、動画のシーンチェンジを検出し、シーンチェンジした静止画を抽出することのできる、シーンチェンジ検出装置、シーンチェンジ検出方法、及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明のシーンチェンジ検出装置は、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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別手段とを具備する。【選択図】  図１
2004194197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画のシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出装置であって、
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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別手段と
を具備することを特徴とするシーンチェンジ検出装置。
【請求項２】
前記パターン識別手段により、シーンチェンジの検出を行う際には、直前にシーンチェンジしたとして抽出された静止画の注目領域のパターンと、新たに切り出した静止画の注目領域のパターンを比較すること
を特徴とする請求項１に記載のシーンチェンジ検出装置。
【請求項３】
シーンチェンジしたとして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または請求項２に記載のシーンチェンジ検出装置。
【請求項４】
対象となる動画から静止画を切り出す際のルールとして、全画像、所定のフレーム間隔ごと、または所定の時間ごとに切り出すことを指定すること
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のシーンチェンジ検出装置。
【請求項５】
動画のシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出装置におけるシーンチェンジ検出方法であって、
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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別手順と
を含むことを特徴とするシーンチェンジ検出方法。
【請求項６】
動画のシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別手順と
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、動画のシーンチェンジ検出装置、シーンチェンジ検出方法、及びプログラムに関し、特に、人間の主観（感性）に即した注目領域のパターンを用い、動画のシーンの変化（シーンチェンジ）を検出し、シーンチェンジした静止画を抽出することができる、シーンチェンジ検出装置、シーンチェンジ検出方法、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。
このような動画については、利用者が興味を持つ目的のシーンだけを見たい場合もある。このような場合に、動画を順次再生しながら目的のシーンを見つける方法では、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検出を行い、シーンチェンジのあったフレームだけを表示し、目的のシーンを効率的に探すためのツールが幾つか提供されている。
【０００３】
このような、従来のシーンチェンジ検出方法としては、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。
【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。それとともに、そのクラスタリング条件パラメータによって映像全体の記述を可能にしている。
【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の変化を検出する機械的な処理になるため、必ずしも人間の主観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く、人間の主観（感性）を主体としたシーンチェンジの検出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、シーンチェンジの検出を物理的な特徴量を用いて機械的に処理するのではなく、人間の主観（感性）に即して、動画のシーンチェンジを検出し、シーンチェンジした静止画を抽出することのできる、シーンチェンジ検出装置、シーンチェンジ検出方法、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、本発明のシーンチェンジ検出装置は、動画のシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出装置であって、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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別手段とを具備することを特徴とする。
このような構成によれば、前記静止画生成手段が、シーンチェンジ検出の検出対象となる動画から、所定のルールに基づき、例えば、所定のフレーム間隔ごとに静止画を切り出す。また、前記注目領域算出手段が、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。そして、前記パターン識別手段により、前記切り出した静止画間の注目領域のパターンを比較し、変化が大きい場合は、シーンチェンジした静止画として抽出する。これにより、動画からシーンチェンジした静止画を検出（抽出）する場合に、より人間の主観に適合したシーンチェンジ画面を抽出することができる。
【００１０】
また、本発明のシーンチェンジ検出装置は、前記パターン識別手段により、シーンチェンジの検出を行う際には、直前にシーンチェンジしたとして抽出された静止画の注目領域のパターンと、新たに切り出した静止画の注目領域のパターンを比較することを特徴とする。
このような構成によれば、パターン識別手段により、シーンチェンジの検出を行う際には、直前に切り出された静止画ではなく、直前にシーンチェンジしたとして抽出された静止画を使用する。そして、この直前にシーンチェンジしたとして抽出された静止画の注目領域のパターンと、新たに切り出した静止画の注目領域のパターンを比較する。これにより、人間の主観に適合したシーンチェンジ画面を抽出することができると共に、シーンチェンジの検出処理を効率的に行うことができる。
【００１１】
また、本発明のシーンチェンジ検出装置は、シーンチェンジしたとして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が、シーンチェンジしたとして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ための動画リンク情報を付与してデータベースに記録する。そして、シーンチェンジした静止画を選択すると、該静止画の動画リンク情報を基に、当該静止画から後の動画が再生される。これにより、目的のシーンを選択し、そこから動画を再生することができる。
【００１２】
また、本発明のシーンチェンジ検出装置は、対象となる動画から静止画を切り出す際のルールとして、全画像、所定のフレーム間隔ごと、または所定の時間ごとに切り出すことを指定することを特徴とする。
このような構成によれば、動画から静止画を切り出す場合、全部のフレームの画像を選択するか、所定のフレーム間隔（例えば、１００フレーム）ごとに選択するか、所定の時間（例えば、０．１秒）ごとに選択するかを、利用者の選択により設定できる。これにより、シーンチェンジの検出処理の条件を、動画の種類や、内容を把握したい程度や、利用者の好みなどに応じて、設定することができる。
【００１３】
また、本発明のシーンチェンジ検出方法は、動画のシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出装置におけるシーンチェンジ検出方法であって、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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別手順とを含むことを特徴とする。
このような手順によれば、前記静止画生成手順により、シーンチェンジ検出の検出対象となる動画から、所定のルールに基づき、例えば、所定のフレーム間隔ごとに静止画が切り出される。また、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が算出される。そして、前記パターン識別手順により、前記切り出した静止画間の注目領域のパターンが比較され、変化が大きい場合は、シーンチェンジした静止画として抽出される。これにより、動画からシーンチェンジした静止画を抽出する場合に、より人間の主観に適合したシーンチェンジ画面を抽出することができる。
【００１４】
また、本発明のコンピュータプログラムは、動画のシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出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間の注目領域のパターンを比較し、シーンチェンジを検出するためのパターン識別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、本発明のシーンチェンジ検出装置１００が備える手段の構成例を示す図である。図１に示すシーンチェンジ検出装置１００に設けられた各手段は、以下の処理を行う。
・シーン検出条件入力手段１０１は、動画から静止画を切り出す条件や、シーンチェンジ検出条件を設定するための手段である。例えば、動画の中から静止画を切り出する条件（ルール）として、静止画を切り出す対象となる動画の指定、静止画を切り出すフレーム間隔または時間間隔、再生時間の期間（シーンチェンジ検出を行う対象時間）など指定するための手段である。なお、必要に応じて、シーンチェンジ検出（抽出）画面の枚数（例えば、３００枚など）、または、シーンチェンジ検出画像の再生時間の長さ（例えば、３０フレーム／秒の再生速度で１０秒間など）を指定するようにもできる。
・動画読取手段１０２は、シーンチェンジ検出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。
【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】
・パターン識別手段１０５は、切り出した静止画間で、注目領域（誘目度）のパターンがどの程度変化したかを識別（比較）するための手段である。誘目度のパターンの変化が大きい場合は、シーンチェンジした画面として選択され、データベース１１１に記録される。なお、パターン識別手段１０５におけるシーンチェンジ検出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、シーンチェンジした静止画を選択するための手段である。例えば、あるシーンチェンジを示す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（シーンチェンジを示すものとして抽出された静止画）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、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。
なお、データベース１１１には、シーンチェンジ検出を行う対象となる動画１１１ａ、シーンチェンジしたとして抽出された静止画１１１ｂと、該静止画１１１ｂの動画リンク情報１１１ｃなどが記録される。
【００１９】
また、図２は、注目領域算出手段１０４により、誘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。
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。
【００２０】
次に、パターン識別手段１０５により、シーンチェンジの検出を行う手法について説明する。本発明では、誘目度のパターンが閾値以上に変化していれば、シーンが変化していると考える。
（１）まず、誘目度のパターン変化を式（１）を用いて定義する。
【数１】
2004194197.tif 000003
ここで、
n：:画像の画素数
Ｘi：以前にシーンチェンジと見なした静止画の、画素iの誘目度
ｔi：新たに切り出した静止画の、画素iにおける誘目度
ωi：重み係数（＝１）
なお、重み係数ωｉは、本例では‘１’を使用しているが、ユーザの好みや経験値により異なる値とすることができる。
【００２１】
なお、式（１）を適用するに先立って、必要に応じて、次のように誘目度の値を正規化する。あるいは、必要に応じて、通常よく用いるように標準偏差により正規化するようにしてもよい。
【数２】
2004194197.tif 000004
（２）そして、式（１）の値が予め設定した閾値以上に大きくなれば、シーンチェンジがあったと見なす。
【００２２】
例えば、図４は、シーンチェンジ検出が行われない場合の例を示す図であり、図４において、５１は直前にシーンチェンジしたとして選択された静止画、５２は静止画５１の誘目度パターンを示している。また、６１は新たに切り出された静止画、６２は静止画６１の誘目度パターンを示している。
図４に示す例において、誘目度パターン５２と誘目度パターン５３とを比較すると、その変化は少なく、シーンチェンジはないと見なされる。
【００２３】
また、図５は、シーンチェンジが行われる例を示す図であり、図５おいて、７１は直前にシーンチェンジしたとして選択された静止画、７２は静止画７１の誘目度パターンを示している。８１は新たに切り出された静止画、８２は静止画８１の誘目度パターンを示している。
図５に示す例において、誘目度パターン７２と誘目度パターン８２とを比較すると、その変化は大きく、その差は所定の閾値以上となり、シーンチェンジしたと見なされ、静止画８１が新たにシーンチェンジした静止画として抽出される。
【００２４】
このようにして、本発明のシーンチェンジ検出装置では、動画から静止画を切り取り、注目領域（誘目度）の二次元分布のパターンを検出、パターンが閾値以上に変化した場合、シーンが変化したとして静止画を抽出するものである。
【００２５】
また、図６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６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。
【００２６】
また、図７は、切り出した静止画を選択し、動画を再生する方法を説明するための図である。図７に示す例では、シーンチェンジが検出され抽出された静止画が、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。
【００２７】
また、図８は、シーンチェンジを検出する処理手順を示すフローチャートである。
（１）ステップＳ１：シーン検出条件入力手段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：静止画生成手段１０３により、指定された時間間隔で動画中のフレームを選び、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、静止画の誘目度のパターンを算出する。
（４）ステップＳ４：パターン識別手段１０５により、誘目度のパターン変化の度合いを算出する。
（５）ステップＳ５：誘目度のパターン変化の度合いと閾値とを比較する。
（６）ステップＳ６：誘目度が閾値よりも変化している場合は、シーンチェンジを示す静止画として抽出する。
（７）ステップＳ７：対象とした動画の処理が全て終了したかどうかを判定する。
（８）ステップＳ８：表示手段１１０により、抽出した静止画を表示する。または、印刷手段１０９により印刷する。
（９）ステップＳ９：静止画選択手段１０６により、シーンチェンジしたとして抽出された静止画を選択し、該静止画の動画リンク情報を基に再生位置を決め、動画再生手段１０８により動画の再生を行う。
以上手順により、動画のシーンチェンジの検出と再生を行うことができる。
【００２８】
また、図９は、シーンチェンジ検出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９において、１００はシーンチェンジ検出装置、１はインターネット網などの通信ネットワーク、１１２はシーンチェンジ検出装置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、１１３はシーンチェンジ検出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、シーンチェンジ検出装置１００には、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）を使用してもよい。
【００２９】
また、処理プログラム部１２０には、以下の処理部が含まれる。
・シーン検出条件入力処理部１２１は、シーンを切り出す対象となる動画の指定や、静止画を切り出すフレーム間隔または時間間隔、再生時間の期間（シーンチェンジ検出を行う対象時間）などを指定するための処理部である。なお、必要に応じて、シーンチェンジ検出画面の枚数（例えば、３００枚など）、または、シーンチェンジ検出画像の再生時間の長さ（例えば、３０フレーム／秒の再生速度で１０秒間など）を指定するようにもできる。
・動画読取処理部１２２は、シーンチェンジ検出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ための処理部である。
・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。
・パターン識別処理部１２５は、切り出した静止画間で、注目領域（誘目度）のパターンがどの程度変化したかを識別（比較）するための処理部である。誘目度のパターンの変化が大きい場合は、シーンチェンジした画面として抽出され、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、シーンチェンジした静止画を選択するための手段である。例えば、あるシーンチェンジを示す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、データベース１１１に記憶するための手段である。
・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。
【００３０】
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、このシーンチェンジ検出装置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。
【００３１】
また、図９に示すシーンチェンジ検出装置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シーンチェンジ検出装置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。
【００３２】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明のシーンチェンジ検出装置は、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。
【００３３】
［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。
【００３４】
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】シーンチェンジ検出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】シーンチェンジ検出が行われない場合の例を示す図。
【図５】シーンチェンジ検出が行われる場合の例を示す図。
【図６】動画から静止画を切り出す方法を示す図。
【図７】切り出した静止画から動画を再生する方法を示す図。
【図８】シーンチェンジ検出装置の処理手順を示す図。
【図９】シーンチェンジ検出装置の構成例を示すブロック図。
【符号の説明】
１００ シーンチェンジ検出装置、  １０１ シーン検出条件入力手段
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 パターン識別手段
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】
2004194197.tif 000006
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2004194197.tif 000010
【図７】
2004194197.tif 000011
【図８】
2004194197.tif 000012
【図９】
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