「画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2012)」 2012 年 8 月

Web 動画からの教師なし特定動作ショット抽出における Web 画像の利用
DoHang Nga†柳井啓司†† 電気通信大学 〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1
E-mail: †dohang@mm.cs.uec.ac.jp, ††yanai@cs.uec.ac.jp
あらまし

本研究は、タグ付きの Web 動画からの特定動作の対応ビデオショットの自動抽出フレームワークに Web 画像の導入を提案する。特定動作に対し、まずタグ共起によるビデオランキングを行い、動作と最も関連する 200 本のWeb ビデオを収集する。収集したビデオをショット分割してからすべてのショットを bag-of-spatio-temporal-featuresとして表現し、VisualRank メソッドを適用してランキングする。提案アプローチはショットランキングのステップにWeb 画像の利用を導入することによって、より多くの対応ショットが得られる。Web 画像は直接 Web から収集したものであるが、人間動作の場合、Poselet 手法 [1] を利用して人間が検出された画像のみを利用するとする。前に提案したフレームワーク [2] によって精度が 20%以下の 28 人間動作カテゴリおよび 15%以下の 8 非人間動作カテゴリにWeb 画像を用いた提案フレームワークを適用する。実験では、平均で人間動作カテゴリは 6%、非人間動作は 16% 改善できるという結果が得られた。
キーワード タグ付き Web 動画, Web 画像, Poselet, 教師なしの動作学習, VisualRank 手法

1. は じ め にるショットランキングを行い、ランク上位のショットをキーワード動作の対応ショットとして得られる。この手動作認識分野においては KTH [3] や Weizmann [4] な法は多くの動作種類に有効であるが、タグリストは極めどのような小さく、制限ありの標準データセットにおけてノイズが多い場合、タグ情報によるビデオランキングる認識精度がほぼ完璧になってきたため、制限なしの大ステップによって関連ビデオを選択できず、最終的に対規模なデータセットが必要だと考えられている。最近構応ショットがあまり得られない場合があることが実験か成された最も大きなデータセットは 51 種類の動作カテら分かった。

ゴリ [5] から構成されているが、依然として、動作認識のそこで、本研究では、以前のフレームワークを改良し、ための学習データベースの構築は、静止画と異なり、非ショットランキングステップに動作の Web 静止画像を利常に時間と手間のかかる作業であると認識されている。

用することを提案する。この手法は、動作の Web 画像とその理由は、データセットを構築するためには、映画やよくマッチングしたビデオショットは関連ショットの可Web ビデオのような動画データから特定動作の関連部能性が高いので、よりランキングを高くする、という考分を手動で検索し、ラベル付けする必要があるためであえに基づいている。最近の研究 [6]〜[9] によって、1 枚だる。もし、Web 上の動画ソースのような簡単に取得可能けの画像からなる静止画像に対する動作認識が可能であなソースから特定動作の対応ビデオショットを自動的にることが示されている。我々は与えられた動作キーワー得られるようになれば、動作データベースの構築は容易

ドと関連した画像を Web から自動的に収集して、そのになるであろう。なお、ここでビデオショットとは一つ画像とビデオショットの類似度を特徴マッチングで評価のシーンと対応する連続フレームセットとする。

する。本研究では、新たに Web 画像を利用することにそこで、以前に我々は、教師なしでキーワードを与えるなるが、Web 画像の収集もキーワードのみで行うため、ことだけによってタグ付きの Web 動画からキーワードにキーワードのみで対応ショットを収集するというフレー対応した動画ショットを検出する 2-ランキングステップ

ムワークの自動性はそのまま保持されることになる。

手法を提案した。キーワードとしては “brushing+teeth”

提案手法では、まず、タグ共起スコアの上位 200 ビデや “jogging” などの人間動作および “airplane+flying” やオを YouTube からダウンロードしてから、そのビデオ“typhoon” などの非人間動作に関する単語を対象とすをショットに分割し、ショットを bag-of-spatio-temporal-る。ステップ 1 ではタグ共起に基づくビデオランキング

features として表現する 。同時に、Bing API を用いて、を行い、キーワードとよく共起するタグが多く付けられ数百の動作キーワードの Bing 画像を収集し、その画像るビデオを関連ビデオとして収集する。ステップ 2 ではに Poselets [1] を適用して人間検出を行なう。次に、ビそのビデオからのショットのすべてに対し視覚特徴によデオショットおよび人間が検出された画像から SURF 特徴 [10] を抽出し、特徴マッチングで各ショットと画像集の類似度を計算する。ここで人間検出による画像選択は人間動作のみに適用し、非人間動作の場合は直接 Bingの動作を扱うのが目標にしている。

3. 提案手法の概要

画像を利用することに注意してほしい。最後に、グラフ

本研究で提案されるアプローチは Web 動画を用いた特に基づくランキングメソッド VisualRank [11] を適用し定動作のビデオショットデータベースの自動構築フレーてビデオショットの視覚特徴と画像との類似度に基づいムワーク [2] に基づいて開発される。前のフレームワーて与えられたキーワードに対応したショットを上位にラ

クでは、タグ付きの Web ビデオからの特定動作の対応ンキングする。

ビデオショットの自動抽出手法が提案された。その手法以前のアプローチ [2] で精度が 20%以下の 28 人間動作によって、タグと動画内容のセマンティックギャップがカテゴリおよび精度が 15%以下の 8 非人間動作カテゴリ

極めて大きい動作カテゴリに対し対応ショットがあまりに対し提案手法を適用した。我々の改良によって平均で抽出できないことがわかった。提案される Web 画像の精度が人間動作は 6%、非人間動作は 16% 向上できた。

導入によってノイズタグが圧倒的の場合でもより多くの特に、精度が 10%であった以下の 8 人間動作カテゴリは関連ショットが得られる。

5.7%から 21.6%に改善できた。というのは、ノイズタグ

3. 1 Web 動画を用いた特定動作のショットデータベースの自動構築フレームワークが圧倒的多数で、動作との関連性の少ない動画が多く収集されてしまった場合でも、提案手法によってそのビデオからかなりの対応ショットが抽出できるということである。

前に提案したフレームワークでは、“walking” や “surf-ing+wave” のような動作キーワードが与えられた時、次本論文では、第 2 章でで関連研究を述べる。第 3 章での 3 ステップによって動作の対応ショットをタグ付きの提案アプローチの大まかな流れを表す。第 4 章では手法

Web 動画から自動的に抽出される：(1) タグ共起によるの詳細を説明する。第 5 章は実験結果について説明し、動画選択、(2) 動画分割と特徴抽出、(3) 視覚特徴とタグ最後に本論文の結論を述べる。

スコアによるビデオショット選択。

2. 関 連 研 究

よるビデオランキングを行い、ランク上位の 200 ビデオ

ここでは制限無しのビデオデータセットにおける動作認識の研究について説明する。

最初に、1000 YouTube ビデオに対しタグ共起統計にをダウンロードする。ここでは、YouTube API を用いて指定キーワードをタグに含むビデオのビデオ ID とタ

最近、YouTube ビデオセット [12], [13] と Kodak ビデ

グリストを取得するのでタグビデオランキングには 1000

オセット [14] のような制限の少ないデータセットに対しビデオのダウンロードが必要なく、実際にダウンロード動画分類を行う研究が多く発表されるようになった。たするのはランキング後の上位 200 ビデオである。次に動だし、その研究のほとんどは学習データが必要であり、画ショット分割およびショットの視覚特徴の抽出が行わ動画を事前定義されたカテゴリーに分類することが目的れる。視覚特徴として Noguchi らの提案時空間特徴 [18]である。それに対して、提案手法は学習データが必要なが利用される。3 番目のステップにおいて、グラフに基く、大量の Web ビデオから与えられたキーワードに対づくランキングメソッド VisualRank [11] を適用してビ応したビデオショットを自動的に検出することが目的でデオショットをランキングする。類似度行列補正ベクトある。

ルとしてタグ共起スコアによるバイアスベクトルを設定

教師なしの動作学習法として、Niebles らの研究 [15] がする。

ある。彼らは PLSA モデルを用いて KTH データセット多くアクションカテゴリに対しこのアプローチは高いと彼らの ice-skating データセットに対し動作分類を行っ精度が得られたが、非関連のタグが多く付けられているた。彼らの提案手法は教師なしであるがカテゴリー数をカテゴリの場合、ビデオランキングステップで得られる事前に与える必要がある。Cinbis らは Web 画像検索エ

ビデオのほとんどは動作を含まないことになって、最終ンジンから収集される画像を利用して動作モデルを自動に動作の対応ショットがあまり取得できない。

学習するメソッドを提案し、[16] のビデオデータセットに対し動作認識を行った [17]。この研究は本研究と最も3. 2 提案改良：Web 画像の導入関連があるが、彼らは学習ソースとして Web 画像、特本研究は、Web 画像をビデオショットランキングス徴として静的特徴のみ使う。一方で、本研究は Web 動テップに導入する。この改良によってノイズタグが圧倒画も利用し、動作を表現するために時空間特徴を使う。

的の場合でもより多くの関連ショットが得られるように

さらに、彼らの手法は人間動作だけ対応しているのに対なる。提案フレームワークの流れは (1) タグに基づくビ

して、我々は人間動作に限らず非人間動作を含むすべてデオ選択；ショット分割；ショットの時空間特徴の抽出；

YouTube

Bing

Bing
API

Web
API

Select videos based on
tag co-occurrence

Download images
Humanactions

Non‐
Humanactions

Detect humanusing poselets

RGB histogram

Most relevant
200 videos

Segmentvideos to shots
図 2 Poselets による人間検出後の最初の６画像

Extract visual featuresfrom shots & images
Feature matching

Extract spatio-temporalfeatures from shots
BoF representation

Calculate similarities
between shots & images

Histogramintersection

Calculate similarity matrix

Rank shots

像選択；特徴マッチングによるショット-画像の類似度計算；および画像によるショットランキングについて詳細に説明する。

5. Web 画像選択
Web 画像検索エンジンにおいてユーザはクエリアク
ションキーワードを与えると何千の画像が得られるが、

図 1 提案フレームワークの大まかな流れ。赤いボックスに含まれる左の部分は我々の改良

検索結果の上位でもユーザの返してほしいものではない場合がある。キーワードの意味のバリエーションと共に

bag-of-spation-temporal-features 表現化；ショットの類

動作の多様性によって関連画像の検索は困難になる、特似度行列の計算、(2)Web 画像収集、（人間動作の場合）に人間動作の場合である。よって、検索結果の上位のまPoselets [1] による人間検出を用いた画像選択 (3) ショッ

まを使わずに、ここで検索結果から関連画像の選択を行

トと画像の SURF 特徴の抽出；ショットと画像の特徴マッなうとする。一方で、提案フレームワークの自動性を保チングによる類似度の計算、(4) ショット同士の類似度お持するため、Web 画像選択ステップも自動で実現するのよびショット-画像の類似度に基づくショットランキングは目標である。次の二つの仮説を前提とする。
（１）検索となっている (図 1)。

結果画像には少なくともクエリアクションの対応画像がそれぞれの動作に対し、まず、前のアプローチに従っ存在する（２）人間動作画像には人間やボディパートがて、タグ共起によるビデオ選択によって 200 ビデオを含まれる上記の仮説に基づいて、Web 画像に Poselets にダウンロード、RGB 特徴ヒストグラムを用いたショッ

よる人間検出 [1] を適用して、人間が検出された画像のト分割、すべてのショットに対し時空間特徴抽出およびみを選択する。Poselets は 3D 人間ポーズアノテーショ

bag-of-features 化を行ない、時空間特徴ヒストグラムにンで学習された有効なボディパート検出器だと検証されよるショット同士の類似度行列を計算する。次のステッた。我々は Poselets の著者の公式に提供された Poselets

プからは本研究の提案の改良点であり、図 1 の左に含ま検出ツール 1 を利用する。パラメータはデフォルトパラれる赤ドットボックスで示す。動作の関連画像の自動選メータとして設定する。図 2 は Poselets に基づいた人間択およびその画像による対応ショット選択は次で説明す検出を適用して選択した画像の例を示している。

る。まずは Microsoft によって提供される Bing API とここで、画像は何枚選択すればよいという質問が出ていう Web 画像検索 API を用いて数百の動作の画像をダくる。対応ショット抽出の改良に利用する画像の数を Nウンロードする。次は Poselets [1] を適用してその画像にとすれば、N は大きければ大きいほど多くの対応ショッ

対し人間検出を行なう。人間が検出された画像のみは次トが得られる？実際に N に複数の値：10、20、30、50のステップに進む。選択画像の適切な数は実験セクショを与えて実験を行い、N による提案手法のパフォーマンンで論議される。次のステップにおいては、選択した画スの変化の検討を行なう。その結果は実験セクションで像とショットから視覚特徴を抽出し、特徴マッチングに表す。

よってショットと画像の類似度を計算する。これで視覚

5. 1 ショット-画像の類似度計算

特徴として SURF [10] を利用する。最後に最初のステップで得られたショット同士の類似度行列およびショット画像の類似度による補正ベクトルを用いて VisualRank
手法 [11] でショットランキングを行なう。

4. 使 用 手 法
ここでは、Poselets に基づいた人間検出による Web 画与えられたビデオショットと画像セットの類似度を評価するため、まず、すべての画像およびショットの５連続フレームごとの１フレームから SURF 特徴を抽出する。
次は、特徴ベクトルのユークリッド距離の計算によってそれぞれのフレームと画像のマッチングポイントを数える。ショット Si の特徴抽出されたフレームの数は M 、画像セット I は N 画像があるとすれば、Si と I の類似度性が高い場合は、そのように補正ベクトルを設定すればSI(Si ) は以下の式のように計算する。

関連ショットを上位にランキングできるが、タグはあまSI(Si ) =N
Xりノイズが含まれたらタグスコアも有用ではないと考え

max SI(Fj |Ik ),
j=1

k=1

2 ∗ MatchPoint(Fj , Ik )where Si (F |Ik ) =,(Point(Fj ) + Point(Ik ))

(1)

られる。
本研究では、次のように補正値を定義し、動作画像と(2)MatchPoint(Fj , Ik )、Point(Fj ) と Point(Ik ) はそれぞよく類似するショットを強調すると提案する。
(3)

piexp(γSI(Si ))j=1 exp(γ hrmSI(Sj ))= Pn

れフレーム Fj と画像 Ik のマッチポイントの数、Fj の特(7)ここで γ は定数である。実験では、γ は log 3 と設定徴の数と Ik の特徴の数を示している。

する。

5. 2 画像を導入したショットランキング
ショットランキングには前のアプローチ [2], [19] と同

6. 実

験

様に、VisualRank 手法 [11] を適用する。ただし、 [2] で[2] によって精度が 20%以下の 28 人間動作カテゴリおはタグ共起スコアの大きいビデオからのショットのほうよび 15%以下の 8 非人間動作カテゴリに Web 画像を用は上位にランキングされる可能性が高いことに対して、いた提案フレームワークを適用する。また、[2] のデータ

今回提案フレームワークにおいては選択した Web 画像セットおよび評価法を利用する。よってここで精度はラセットとの類似度が高いショットにバイアスをかけるとンク上位 100 ショットの適合率 (Precision@100) を示しする。ノイズタグが多い場合、タグに基づくショットラている。Web 画像の数 N は 10, 20, 30 と 50 の値を試す。

ンキングは有効ではないと考えているからである。

N =0 は [2] と対応する。図 3 と図 4 はそれぞれ人間動作

式 (3) は VisualRank 計算の公式を示している。と非人間動作の結果を表す。各結果はすべてのカテゴリ

r = αSr + (1 − α)p(0 <=α<= 1)の平均とする。全カテゴリの結果は表 1(人間動作) と表(3)2(非人間動作) で示す。

ここでは S が正規化された類似度行列、p は補正ベク

結果からわかるように、人間動作と非人間動作の両方トル、r はランキングベクトルを指すものである。S は時

は N =20 または N =30 画像を利用したほうは最も高い空間特徴ヒストグラムによるショットの類似度行列とし精度が得られる。このとき、パフォーマンスは平均で人て計算される [2]。α は p の影響を制御する補正パラメー

間動作は 6%、非人間動作は 16%向上できた。さらに、表タである。一般には α は 0.8 以上の値が設定される。補1 と表 2 をみてわかるように、10 人間動作カテゴリ：

正ベクトル p を不均一なベクトルとして与える場合、補“bake+bread”, “jog”, “squat”, “swim+breaststroke”,正値が高いほど対応イメージのランクスコアは高くなる“serve+volleyball”, “smile”, “cook+rice”, “grill+fish”,傾向がある。 [2] では、補正ベクトルは次のように定義“swim+butterfly”, “tie+tie” および６非人間動作カテゴされた。

リ：“falling+leaves”, “snow+falling”, “typhoon”, “air-plane+flying”, “earthquake”, “waterfall”. に対し提案((1)
pi =((2)pi=1/k(i <= k)0(i > k)Sc(Vi )/C(i <= k)0(i > k)where C =kX

手法は特に有効である。

(4)

ただし、“slap+face” や “wash+clothes” のように Web画像の導入により精度が低下した場合もある。それを理(5)解するために、次の 2 つの理由が考えられる。(1) 人間
検出に基づいた画像選択によって関連画像があまり得られない (2) ショット・画像集の類似度の計算法は有効で

Sc(Vj )はない一番目の場合は “slap+face” のようなカテゴリをj=1含む。図 5 は “slap+face” の画像選択の最初結果を表す。

ここで、Sc(j) はショット j のビデオのタグ共起スコア

ほとんどの選択された画像は動作と対応しないことがわを示す。式 (4) では、タグ共起スコアのトップ k ショットかった。よってこれらの画像のショットランキングに適に同一バイアス値を与える。式 (5) では、トップ k ショッ用によって対応ショットがあまり得られないことになる。

トの各ショットは補正値が対応動画のタグ共起スコアに二番目の場合は “wash+clothes” のようなカテゴリと対比例する。両方の補正ベクトルの定義し方は動作のタグ応する。この場合、画像選択ステップで関連画像がかな共起スコアの高い動画ショットに大きな補正値を与えてり選択でき (図 6)、ショットランキングでこれらの画像強調するというアイデアに基づく。タグ情報による信頼を利用してもより多くの対応ショットを抽出できることになっていない。その理由として、動作の多様性のためビデオショットで現される動作 (図 6) と画像で現される

表1

選択した画像の数による 28 人間動作カテゴリの結果の変化
動作[2]

N=10

N=20

N=30

N=50

ショットランキングは効率が悪いからだと考えられる。

slap+face

20161413

17

read+book19212223

24“wash+clothes” の場合、選択した画像はほとんど「室squat

1934383235

外で手を使って服を洗濯する」についてであることに対

row+dumbbell

1623232422し、ほとんどのダウンロードしたビデオは「室内で洗濯wash+clothes

15910

109wash+dishes

1523212524

動作 (図 7) は大きく異なるので画像との類似度に基づく機を使って服を洗濯する」シーンを含む。

comb+hair

1412151223

画像数によるショットランキングのパフォーマンスのdrink+coffee14810916

検討実験の結果 (図 3 と図 4) からわかるように、画像

swim+breaststroke13232731

24

数が 10 から 20 多くなると共に精度は上がってくるが、

cry

124

654

画像数が 30 から 50 増えると精度は低下する傾向があ

eat+sushi

1213131110serve+tennis

1114181514る。したがって、利用画像数が大きければ大きいほど対tie+tie

1118172330応ショットが多く抽出できるとは限らない。我々の理解

boil+egg

94866

では、ここで学習ソースとして Web 画像を使用するが、head+ball

95976

swim+backstroke

910121412

一般的には、Web 画像の検索結果の上位のほうはクエリ

take+medicine

85876

キーワードと関連が深いので上位画像のみ利用したほう

serve+volleyball720243123がよいと考えられる。また、この理解を検証するために、

swim+butterfly

729333136

選択した画像に対する関連した画像の割合で画像選択のbake+bread

618191814

cook+rice615161513

grill+fish

521232617間動作）で示す。この結果によって N =10,20,30 の際、

jog

515192120

関連画像が多く選択できるが、N =50 の場合は関連画像

pick+apple58

10910の割合が低いことがわかった。

slice+apple

52426bowl+ball

418

17155smile

416171815

精度を評価してその結果は図 8(人間動作) と図 9（非人kiss

22432

平均

10.1

14.5

16.3

16.3

15.8

表 2 選択した画像の数による 8 非人間動作カテゴリの結果の変化

図 3 28 人間動作カテゴリの 100 ランク上位ショットの平均
精度

動作

[2]

N=10

N=20

N=30

N=50explosion

0

4

55

1

falling+leaves

312

14

16

9

snow+falling

018

21

22

24

typhoon

421

25

29

24

airplane+flying

22930

32

27

earthquake

726

2425

23

heavy+rain

04

334waterfall

015151715

平均216.1

17.1

18.6

15.9

案した。人間動作の場合、Poselets [1] の適用により人間を検出し、人間やボディパートが検出された画像を利用する。非人間動作の場合、単に Web 画像検索結果の上位画像を利用する。実験結果からわかるように、選択した画像をショットランキングに適用することによってより多くの対応ショットが得られる。
図 4 8 非人間動作カテゴリの 100 ランク上位ショットの平均精度

7. 結

今 後 の 課 題 と し て は Web 画 像 選 択 の 改 良 や 結果分析による有効なキーワードの選択などだと論

考 え ら れ る 。よ り キ ー ワ ー ド と 関 連 す る 画 像 は収 集 可 能 で あ れ ば “slap+face” 動 作 の よ う な 場 合

本研究は Web 動画からの特定動作と対応した動画の 結 果 を 改 善 で き る と 思って い る 。ま た 、提 案 シショットの自動抽出システムに Web 画像を導入すると提ス テ ム の 抽 出 結 果 に よ り、“wash+clothes” の よ う図 5 Poselets による “slap+face” 動作の対応 Web 画像の選択結果の上位 18 画像。結果のほとんどは “slap+face”と関連しないことがわかる。
図 8 28 人間動作の関連画像の選択結果の上位 N の平均精度

図 6 Poselets による “wash+clothes” 動作の対応 Web 画像の選択結果の上位 18 画像。結果のほとんどは “室外で手を使って服を洗濯する” シーンである。
図 9 8 非人間動作の関連画像の選択結果の上位 N の平均精度

図7

提案システムによる “wash+clothes” 動作の対応ショットの自動抽出の結果例。すべては “室外で手を使って服を洗濯する” 動作を表すことがわかる。

な 動 作 カ テ ゴ リ は 検 索 の 際 、キ ー ワ ー ド に 道 具
な ど を 加 え て 、例 え ば “wash+clothes+by+hand” や“wash+clothes+in+washing+machine” などとすればより効果が高い検索結果が得られると考えられる。
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