(57)【要約】【課題】  多くの情報を用いることなく情報量の少ない処理計算によって、人物等の様々な被写体を推定可能な映像被写体抽出装置及びプログラムを提供する。【解決手段】  特徴抽出部１２のテキストデータ取出手段１２−１は、学習用データから一文を取り出す。属性値／正解値付与手段１２−２は、その一文から自立語名詞を取り出し、属性値及び正解値を付与する。Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、属性値及び正解値を用いてＣ４．５決定木学習を行い、プロダクションルールを生成し、プロダクションルール毎の予測精度を求める。そして、生成したプロダクションルール及び求めた予測精度を、被写体抽出ルールとして記憶手段１３に記憶する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像と同時に用いられる台本またはクローズドキャプションを含む学習用テキストデータから一文を取り出す取出手段と、
前記一文から自立語名詞を取り出し、該自立語名詞について、該自立語名詞の使われ方の特徴を示す属性値を付与する共に、該自立語名詞が被写体であるか否かを示す正解値を付与する属性値／正解値付与手段と、
前記自立語名詞につき、その属性値及び正解値に基づいて、属性と被写体であるか否かの情報とから成るルールを生成し、被写体であることの指標を求め、被写体抽出ルールを生成するルール生成手段と、
を備えたことを特徴とする映像被写体抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の映像被写体抽出装置において、
前記ルール生成手段は、前記属性値及び正解値に基づいて決定木学習を行い、前記自立語名詞について、その属性と被写体であるか否かの情報とから成るルールを記述したプロダクションルールを生成し、該プロダクションルール毎に予測精度を求め、被写体抽出ルールを生成することを特徴とする映像被写体抽出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の映像被写体抽出装置において、
前記ルール生成手段は、前記属性値及び正解値に基づいて決定リストを生成し、前記自立語名詞について、その属性と被写体であるか否かの情報とから成るルールを記述した被写体ルールを生成し、該被写体ルール毎に信頼度を求め、被写体抽出ルールを生成することを特徴とする映像被写体抽出装置。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか一項に記載の映像被写体抽出装置において、
前記自立語名詞を含む文における使われ方の特徴には、前記自立語名詞が含まれる名詞句における付属語の種類、前記自立語名詞を含む文における文末が断定の助動詞、及び、前記自立語名詞を含む文における文末が体言止めのうちのいずれか一つの特徴を含むことを特徴とする映像被写体抽出装置。
【請求項５】
請求項１から４までのいずれか一項に記載の映像被写体抽出装置において、
映像カット毎のデータであって、該映像と同時に用いられる台本またはクローズドキャプションを含むテキストデータから、前記映像カット中に現れる被写体を推定する場合に、
前記映像カットのテキストデータから自立語名詞を取り出し、該自立語名詞について、該自立語名詞の使われ方の特徴を示す属性値を付与する属性値付与手段と、
前記ルール生成手段により生成されたルールを用いて、前記自立語名詞について、前記属性値付与手段により付与された属性値から自立語名詞が被写体であるか否かを判定すると共に指標を特定し、該特定した指標が最も高い自立語名詞を、前記映像カットにおける被写体であると推定する被写体推定手段と、
を備えたことを特徴とする映像被写体抽出装置。
【請求項６】
映像上の被写体を抽出する装置が実行するプログラムであって、
前記装置を構成するコンピュータに、
映像と同時に用いられる台本またはクローズドキャプションを含む学習用テキストデータから一文を取り出す処理と、
前記一文から自立語名詞を取り出す処理と、
前記自立語名詞について、自立語名詞の使われ方の特徴を示す属性値を付与する処理と、
前記自立語名詞が被写体であるか否かを示す正解値を付与する処理と、
前記自立語名詞につき、その属性値及び正解値に基づいて、属性と被写体であるか否かの情報とから成るルールを生成し、被写体であることの指標を求める処理と、
前記ルール及び指標から被写体抽出ルールを生成する処理と、
を実行させる映像被写体抽出プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の映像被写体抽出プログラムにおいて、
映像カット毎のデータであって、該映像と同時に用いられる台本またはクローズドキャプションを含むテキストデータから、前記映像カット中に現れる被写体を推定する場合に、前記コンピュータに、
前記映像カットのテキストデータから自立語名詞を取り出す処理と、
前記自立語名詞について、自立語名詞の使われ方の特徴を示す属性値を付与する処理と、
前記ルールを用いて、自立語名詞について、前記付与した属性値から自立語名詞が被写体であるか否かを判定すると共に指標を特定する処理と、
該特定した指標が最も高い自立語名詞を、前記映像カットにおける被写体であると推定する処理と、
を実行させる映像被写体抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理技術を利用した情報抽出処理に関し、特に、台本やクローズドキャプション等のテキストデータから被写体を表す名詞を抽出し、映像上の被写体を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、放送局では、多種多様な番組が大量に制作されており、番組の映像を有効に活用する技術が開発されている。ここで、番組の映像を有効に活用するためには、番組のどの区間に何（被写体）が写っているのかという情報（メタデータ）が必要となる。しかしながら、ほとんどの番組コンテンツにはこのようなメタデータが付与されておらず、全ての番組コンテンツにメタデータを付与することは容易ではない。そこで、被写体に関する情報を抽出する手法が様々に研究されている。例えば、映像認識技術を用いて映像から被写体に関する情報を抽出する手法があるが、精度の高い被写体情報を抽出することは非常に困難である。このため、言語処理技術を用いて被写体情報を抽出することが有効であると考えられる。
【０００３】
一方、総務省では、２００７年までに聴覚障害者のために可能な範囲において、テレビ番組で字幕放送を行うことを目標としている。このため、現在、字幕放送番組が急激に増加しており、このようなクローズドキャプションには、番組中の出演者の発話内容やナレーション等から、映像内容を読みやすく説明した文章を多く含んでいる。
【０００４】
このような状況に鑑み、例えば、映像上の被写体を特定する技術として、“Ｎａｍｅ−Ｉｔ”と呼ばれるシステムが提案されている（非特許文献１を参照）。このシステムは、クローズドキャプション、顔画像認識、トランスクリプト、及びビデオキャプション（オープンキャプション）を用いて、ニュース番組の映像に出てくる人物の名前及び顔を特定するものである。具体的には、映像情報から人物の顔を抽出し、音声情報から人物に関するワードを抽出し、名前と顔との間の関連を評価し、そして、その人物の名前及び顔を特定する。
【０００５】
ここで、クローズドキャプションとは、テレビ番組を例にすると、字幕放送用のテレビでしか見ることができない字幕のことをいう。これに対し、番組の映像上に載せられている字幕（テロップ）をオープンキャプションという。
【０００６】
【非特許文献１】Shin’ichi Satoh and Yuichi Nakamura and Takeo Kanade、“Name-It:Naming and Detecting Faces in Video by the Integration of Image and Natural Language Processing”、International Jiont Conference on Artificial Intelligence,Inc.、Proceedings of IJCAI-97、pp.1488-1493、１９９７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前述の“Ｎａｍｅ−Ｉｔ”と呼ばれるシステムでは、ニュース番組の映像に出てくる人物しか特定することができず、その用途が限定されていた。このため、映像上の人物だけでなく、様々な被写体を特定できることが望ましい。
【０００８】
また、前述のシステムでは、映像上の人物を特定する際に、顔画像認識、トランスクリプト、ビデオキャプション等といった、クローズドキャプション以外の情報が大量に必要になるため、その処理計算量も多くなってしまう。
【０００９】
そこで、本発明は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、多くの情報を用いることなく情報量の少ない処理計算によって、人物等の様々な被写体を推定可能な映像被写体抽出装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を解決するため、本発明による映像被写体抽出装置は、映像と同時に用いられる台本またはクローズドキャプションを含む学習用テキストデータから一文を取り出す取出手段と、前記一文から自立語名詞を取り出し、該自立語名詞について、該自立語名詞の使われ方の特徴を示す属性値を付与する共に、該自立語名詞が被写体であるか否かを示す正解値を付与する属性値／正解値付与手段と、前記自立語名詞につき、その属性値及び正解値に基づいて、属性と被写体であるか否かの情報とから成るルールを生成し、被写体であることの指標を求め、被写体抽出ルールを生成するルール生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
前記ルール生成手段において、決定木学習を行うことが好適である。また、前記ルール生成手段において、決定リストを用いることが好適である。
【００１２】
また、前記自立語名詞を含む文における使われ方の特徴には、前記自立語名詞が含まれる名詞句における付属語の種類、前記自立語名詞を含む文における文末が断定の助動詞、及び、前記自立語名詞を含む文における文末が体言止めのうちのいずれか一つの特徴を含むことが好適である。
【００１３】
また、本発明による映像被写体抽出装置は、映像カット毎のデータであって、該映像と同時に用いられる台本またはクローズドキャプションを含むテキストデータから、前記映像カット中に現れる被写体を推定する場合に、前記映像カットのテキストデータから自立語名詞を取り出し、該自立語名詞について、該自立語名詞の使われ方の特徴を示す属性値を付与する属性値付与手段と、前記ルール生成手段により生成されたルールを用いて、前記自立語名詞について、前記属性値付与手段により付与された属性値から自立語名詞が被写体であるか否かを判定すると共に指標を特定し、該特定した指標が最も高い自立語名詞を、前記映像カットにおける被写体であると推定する被写体推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明を映像被写体抽出装置として説明したが、本発明には、前記映像被写体抽出装置を構成するコンピュータが実質的に実行する映像被写体抽出プログラムも含まれる。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように、本発明によれば、学習用テキストデータから被写体抽出ルールを生成するようにした。また、被写体抽出ルールを用いて映像上の被写体を推定するようにした。これにより、多くの情報を用いることなく情報量の少ない処理計算によって、人物等の様々な被写体を推定可能な映像被写体抽出装置及びプログラムを提供することができる。さらに、本発明によれば、台本やクローズドキャプション等のテキストデータから映像カット毎に被写体を推定するようにしたから、これを映像カット毎のデータべースとして蓄積することにより、映像を利用したマルチメディア百科事典を構築することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態による映像被写体抽出装置を示す全体構成図である。この映像被写体抽出装置１は、被写体抽出ルール生成部１０及び被写体抽出ルール適用手段２０を備えている。被写体抽出ルール生成部１０は、学習用テキストデータから取り出した自立語名詞についてその特徴を抽出し、被写体抽出ルールを生成する。この被写体抽出ルール生成部１０は、学習用テキストデータが記憶される記憶手段１１と、学習用テキストデータから特徴を抽出して被写体抽出ルールを生成する特徴抽出部１２と、被写体抽出ルールが記憶される記憶手段１３とを備えている。また、被写体抽出ルール適用手段２０は、被写体抽出ルール生成部１０により生成された被写体抽出ルールを用いて、テキストデータから取り出した１カット映像の文について、主要な被写体を推定する。このテキストデータが記憶される記憶手段２１と、被写体抽出ルールを適用してテキストデータの被写体を推定するルール適用部２２と、被写体情報入りテキストデータが記憶される記憶手段２３とを備えている。
【００１７】
〔実施例１／決定木による例〕
まず、実施例１として、決定木を用いた映像被写体抽出装置について説明する。
（被写体抽出ルール生成）
図２は、図１に示した映像被写体抽出装置１の被写体抽出ルール生成部１０の構成を示す図である。この被写体抽出ルール生成部１０は、テキストデータ取出手段１２−１、属性値／正解値付与手段１２−２及びＣ４．５決定木学習手段１２−３を有する特徴抽出部１２と、学習用テキストデータが記憶される記憶手段１１と、被写体抽出ルールが記憶される記憶手段１３とを備えている。
【００１８】
図４は、被写体抽出ルール生成部１０によるルール生成手順を示すフローチャート図である。以下、図２及び図４を参照して、被写体抽出ルール生成部１０の処理を説明する。
【００１９】
記憶手段１１には、映像と同時に用いられる台本やクローズドキャプション等の情報である学習用テキストデータが予め記憶されているものとする。ここで、学習用テキストデータは、被写体抽出ルールを生成するための元データであり、被写体情報を含んでいる。
【００２０】
特徴抽出部１２のテキストデータ取出手段１２−１は、記憶手段１１から学習用テキストデータを読み出し、当該学習用データから一文（一つの文章）を取り出す（ステップＳ４１）。例えば、学習用テキストデータが「・・・・・。あれはライオンです。・・・・・」の場合には、「あれはライオンです。」のように、一文毎に文章を取り出す。
【００２１】
属性値／正解値付与手段１２−２は、テキストデータ取出手段１２−１により取り出された一文について、その文から自立語名詞を取り出す（ステップＳ４２）。そして、属性値／正解値付与手段１２−２は、取り出した自立語名詞について、属性値及び正解値を付与する（ステップＳ４３）。表１に属性及び属性値の例を示す。表１において、属性は、文章中における自立語名詞の使われ方の特徴に関する性質をいう。また、属性値とは、その属性を数値により表現した情報であり、（１）〜（８）の属性に対する値が付与される。自立語名詞について文章中の特徴は、（１）により文の格構造が属性値として付与される。同様に、（２）により文末における文体が、（３）により対象とする自立語名詞の種類が、（４）により自立語名詞の出現頻度が、（５）により自立語名詞を修飾する文節数が、（６）により主語の有無が、（７）により指示語の有無が、（８）により存在を表す動詞の有無が、それぞれ属性値として付与される。ここで、（４）における出現頻度は、ＴＦＩＤＦ値として付与される。また、正解値とは、「被写体である」「被写体でない」の２つのクラスをそれぞれの数値により表現した２値の情報である。
【００２２】
【表１】
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【００２３】
例えば、前述のようにテキストデータ取出手段１２−１により「あれはライオンです。」が取り出された場合には、属性値／正解値付与手段１２−２は、この一文から自立語名詞である「ライオン」を取り出す。そして、「ライオン」について、表１に示すそれぞれの属性値を求め、属性値＝｛（１）＝０，０，・・・，０  （２）＝０，１，０  （３）＝・・・・・  （８）＝０｝を付与する。そして、オペレータが、属性値に基づいて「ライオン」を被写体であると判断した場合には、属性値／正解値付与手段１２−２は、オペレータのキー操作により、「被写体である」とする正解値を入力し、正解値＝｛「被写体である」｝を付与する。
【００２４】
このように、属性値／正解値付与手段１２−２は、一文中の全ての自立語名詞に属性値及び正解値を付与する（ステップＳ４４）。また、属性値／正解値付与手段１２−２は、全ての学習用テキストデータの文を取り出し、一文毎に前述の処理を行う（ステップＳ４５）。一文から２以上の異なる自立語名詞が取り出された場合には、それぞれの自立語名詞について処理を行い、一文から２以上の同じ自立語名詞が取り出された場合にも、それぞれの自立語名詞について処理を行う。
【００２５】
Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、属性値／正解値付与手段１２−２により付与された、学習用テキストデータにおける全ての自立語名詞についての属性値及び正解値を用いて、Ｃ４．５決定木学習を行い、プロダクションルールを生成し、プロダクションルール毎の予測精度を求める。そして、Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、生成したプロダクションルール及び求めた予測精度を、被写体抽出ルールとして記憶手段１３に記憶する（ステップＳ４６）。
【００２６】
具体的には、Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、自立語名詞についての属性値及び正解値をＣ４．５決定木学習アルゴリズムに入力し、Ｃ４．５決定木学習を行い、決定木を生成する。この決定木学習は、まず全ての属性を分岐条件の候補とし、分岐前後の情報利得比が最大になる属性を分岐条件とする。この処理を繰り返すことにより、中間ノードに分岐条件が配置され、決定木が生成される。尚、Ｃ４．５決定木学習アルゴリズムについては、下記のＵＲＬを参照されたい。
http://www2.cs.uregina.ca/~hamilton/courses/831/notes/ml/dtrees/c4.5/c4.5.html
【００２７】
そして、Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、決定木を生成した後、決定木を、属性の分岐条件及び分類クラスからなるルール記述の集合であるプロダクションルールに変換し、プロダクションルールを生成する。この場合、初期値として、全ての葉に対応するプロダクションルールを生成する。これにより、葉の数だけのプロダクションルールが生成される。そして、Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、以下の式により、プロダクションルール毎に悲観的誤り率ｐｅ及び予測精度ｐａを求める。
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ここで、ｉはプロダクションルールの番号、ｐは確率、Ｅはプロダクションルールにおける誤り事例数、Ｎはプロダクションルールに適合する総事例数、ＣＦは枝刈り度（例えば０．２５）、ｐｅは悲観的誤り率を示す。
【００２８】
Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、初期値として全ての葉に対応するプロダクションルールの悲観的誤り率を求めた後、プロダクションルール毎に、当該ルールを構成する属性の分岐条件を一つずつ減らして悲観的誤り率ｐｅをそれぞれ求め、当該悲観的誤り率ｐｅが初期値の悲観的誤り率よりも大きくなったときに前記処理を停止する。このような処理をプロダクションルール毎に行った後、分岐条件の除去により生じた重複ルールを除去して、残ったルールの集合を新たなプロダクションルールとして生成する。そして、Ｃ４．５決定木学習手段１２−３は、新たに生成したプロダクションルール及びそのルールにおける予測精度を、被写体抽出ルールとして記憶手段１３に記憶する。
【００２９】
（被写体抽出ルール適用）
図３は、図１に示した映像被写体抽出装置１の被写体抽出ルール適用手段２０の構成を示す図である。この被写体抽出ルール適用手段２０は、テキストデータ取出手段２２−１、属性値付与手段２２−２及び被写体推定手段２２−３を有するルール適用部２２と、テキストデータが格納される記憶手段２１と、被写体情報入りテキストデータが格納される記憶手段２３とを備えている。
【００３０】
図５は、被写体抽出ルール適用手段２０によるルール適用手順を示すフローチャート図である。以下、図３及び図５を参照して、被写体抽出ルール適用手段２０の処理を説明する。
【００３１】
記憶手段２１には、映像と同時に用いられる台本やクローズドキャプション等の情報であるテキストデータが、映像カット毎に予め記憶されているものとする。このテキストデータは、テキストデータである被写体情報及び映像カット情報を含んでおり、ルール適用部２２により推定された被写体に関する情報が付加される。
【００３２】
ルール適用部２２のテキストデータ取出手段２２−１は、記憶手段２１から１映像カット分のテキストデータを読み出し（ステップＳ５１）、当該テキストデータから一文を取り出す（ステップＳ５２）。属性値付与手段２２−２は、テキストデータ取出手段２２−１により取り出された一文について、その文から自立語名詞を取り出し（ステップＳ５３）、当該自立語名詞について、表１に示したように、属性値を付与する（ステップＳ５４）。
【００３３】
被写体推定手段２２−３は、記憶手段１３に記憶された被写体抽出ルールを適用し（ステップＳ５５）、属性値付与手段２２−２により取り出された自立語名詞毎に、属性値に基づいて正解値「被写体である」「被写体でない」を判定する。具体的には、被写体推定手段２２−３は、記憶手段１３から被写体抽出ルールを読み出し、属性値付与手段２２−２により取り出された自立語名詞の属性値と、被写体抽出ルールにおける同一の自立語名詞の属性値とが一致するルールを選定し、そのルールにおける正解値をその自立語名詞における正解値として判定する。すなわち、属性値が一致するルールの正解値が「被写体である」場合には、その自立語名詞における正解値「被写体である」を判定する。
【００３４】
また、被写体推定手段２２−３は、１映像カット分のテキストデータにおける全ての自立語名詞について、前記被写体抽出ルールを適用して正解値を判定した後（ステップＳ５６，５７）、正解値「被写体である」と判定した自立語名詞のうちの、最も予測精度の高い自立語名詞（被写体抽出ルールにおいて、その自立語名詞の属性値が一致するルールの予測精度のうち、最も高い予測精度を有する自立語名詞）を、その映像カットにおける主要な被写体であると推定する（ステップＳ５８）。そして、被写体推定手段２２−３は、推定した自立語名詞を１映像カットのテキストデータに付加し、被写体情報入りテキストデータとして記憶手段２３に記憶する。このような処理を全ての映像カットについて行う（ステップＳ５９）。
【００３５】
尚、１映像カットにおいて、正解値「被写体である」と判定した自立語名詞が１つ（１種類）の場合は、その自立語名詞を主要な被写体であると推定する。また、１映像カットにおいて、最も高い予測精度を有する自立語名詞が複数存在する場合（予測精度が同じ場合）は、複数の自立語名詞をその映像カットにおける主要な被写体であると推定する。また、正解値「被写体である」と判定した自立語名詞が存在しない場合は、その映像カットにおける主要な被写体がないものと推定する。
【００３６】
〔実施例２／決定リストによる例〕
次に、実施例２として、決定リストを用いた映像被写体抽出装置について説明する。
（被写体抽出ルール生成）
被写体抽出ルール生成部１０の特徴抽出部１２は、図２に示したＣ４．５決定木学習手段１２−３の代わりに決定リスト学習手段を備えている。この決定リスト学習手段は、属性値／正解値付与手段１２−２により付与された、学習用テキストデータにおける全ての自立語名詞についての属性値及び正解値を用いて、決定リストを生成し、当該決定リストから被写体ルールを生成し、被写体ルール毎の信頼度を求める。そして、決定リスト学習手段は、生成した被写体ルール及び求めた信頼度を、被写体抽出ルールとして記憶手段１３に記憶する。すなわち、図４に示した被写体抽出ルール生成手順において、ステップ４６の代わりに、決定リストを用いて被写体ルールが生成される処理がなされる。
【００３７】
ここで、決定リストとは、クラス分類（「被写体である」「被写体でない」）のためのルールを、その信頼度の高い順に並べたものをいう。属性値及び正解値から決定リストを生成する手法については、下記の文献を参照されたい。
＜１＞鶴岡慶雅、「ベイズ統計の手法を利用した決定リストのルール信頼度推定法」、言語処理学会、自然言語処理、Ｖｏｌ．９  Ｎｏ．３、２００２年４月
＜２＞新納浩幸、「決定リストを弱学習器としたアダブーストによる日本語単語分割」、言語処理学会、自然言語処理、Ｖｏｌ．８  Ｎｏ．２、２００１年４月
【００３８】
（被写体抽出ルール適用）
図３を参照して、被写体抽出ルール適用手段２０のルール適用部２２に備えた被写体推定手段２２−３は、記憶手段１３に記憶された被写体抽出ルールを適用し、属性値付与手段２２−２により取り出された自立語名詞毎に、属性値に基づいて正解値「被写体である」「被写体でない」を判定し、正解値「被写体である」と判定した自立語名詞のうちの、最も信頼度の高い自立語名詞（被写体抽出ルールにおいて、その自立語名詞の属性値が一致するルールの信頼度のうち、最も高い信頼度を有する自立語名詞）を、その映像カットにおける主要な被写体であると推定し、被写体情報入りテキストデータとして記憶手段２３に記憶する。すなわち、図５に示した被写体抽出ルール適用手順において、ステップ５８の代わりに、信頼度により被写体名詞を選出する処理がなされる。
【００３９】
以上、実施例１及び２を挙げて本発明を説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば、特徴抽出部１２のＣ４．５決定木学習手段１２−３（実施例１）または決定リスト学習手段（実施例２）の部分は、決定木による予測精度または決定リストによる信頼度を求めるようにしたが、分類クラスの結果としてその精度の指標を求めることができれば何でもよい。
【００４０】
また、前記実施例では、記憶手段２１に、テキストデータが映像カット毎に記憶されていたが、映像カット情報が存在しないでテキストデータのみが記憶されていてもよい。テキストデータが映像カット毎に記憶されている場合には、ルール適用部２２により映像カット毎の被写体を推定することができる。これに対し、映像カット情報が存在しない場合には、ルール適用部２２は、予測精度または信頼度を用いることなく、正解値により被写体を推定することができる。すなわち、決定木または決定リストを用いることなく被写体を推定することができる。
【００４１】
また、前記実施例では、一台の映像被写体抽出装置１が被写体抽出ルール生成部１０及び被写体抽出ルール適用手段２０を備えるようにしたが、第１の装置が被写体抽出ルール生成部１０を備え、第２の装置が被写体抽出ルール適用手段２０を備え、両装置がネットワークにより接続されるシステムにより実現するようにしてもよい。
【００４２】
尚、映像被写体抽出装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性の記憶媒体、ＲＯＭ等の不揮発性の記憶媒体、及び、外部と通信をするためのインタフェース等を備えたコンピュータによって構成される。映像被写体抽出装置１に備えた特徴抽出部１２及びルール適用部２２の各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピィーディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態による映像被写体抽出装置を示す全体構成図である。
【図２】被写体抽出ルール生成部の構成を示す図である。
【図３】被写体抽出ルール適用部の構成を示す図である。
【図４】被写体抽出ルール生成部におけるルール生成手順を示すフローチャート図である。
【図５】被写体抽出ルール適用部におけるルール適用手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００４４】
１  映像被写体抽出装置
１０  被写体抽出ルール生成部
１１，１３，２１，２３  記憶手段
１２  特徴抽出部
１２−１  テキストデータ取出手段
１２−２  属性値／正解値付与手段
１２−３  Ｃ４．５決定木学習手段
２０  被写体抽出ルール適用手段
２２  ルール適用部
２２−１  テキストデータ取出手段
２２−２  属性値付与手段
２２−３  被写体推定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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