"1つ以上の撮影装置により記録された映像データを入力するための映像データ入力手段と、解析対象物の位置情報を入力し、該入力した位置情報から解析対象物の位置を解析する位置情報解析手段と、前記位置情報解析手段で解析した前記解析対象物の位置に基づいて、前記映像データ入力手段で入力した前記複数の映像データから前記解析対象物が撮影されている時間帯の映像データを取り出す映像選出手段と、前記映像選出手段により取り出された前記映像データを一定の単位時間ごとに区切った単位映像ごとに、識別対象とする事象が有する視覚的な特徴を示す映像特徴量を計算する特徴計算手段と、前記特徴計算手段で計算した前記単位映像ごとの特徴量に基づいて、前記単位映像が映している事象を識別するイベント識別手段と、前記イベント識別手段により識別された事象ごとに、前記単位映像を抽出して並べることによりダイジェスト映像を生成するダイジェスト生成手段とを備えることを特徴とするダイジェスト映像生成装置。前記位置情報解析手段は、無線IDタグからの情報を取得する無線IDタグ情報取得手段を備え、前記解析対象物の位置情報として、前記解析対象物に付した無線IDタグからの位置情報を前記無線IDタグ取得手段にて取得し、該取得した無線IDタグからの位置情報に基づいて、前記無線IDタグを付した解析対象物が、各撮影時刻にどの撮影装置に映っているかを識別することを特徴とする請求項1に記載のダイジェスト映像生成装置。前記イベント識別手段は、学習用映像を入力するための学習用映像データ入力手段と、学習用映像を正しくイベント識別した結果である教師信号を入力するための教師信号入力手段と、前記学習用映像と前記教師信号から、イベント識別に使用する識別パラメータをあらかじめ学習する識別パラメータ学習手段と、前記学習した識別パラメータを記憶する識別パラメータ記憶手段を備え、前記識別パラメータ記憶手段により記憶された識別パラメータと、一定の単位映像について、前記特徴計算手段によって計算された特徴量を用いて、当該単位映像が2つ以上の事象のうち、いずれの事象に属するかを識別することを特徴とする請求項1~請求項2のいずれか1項に記載のダイジェスト映像生成装置。前記イベント識別手段は、学習用映像を入力するための学習用映像データ入力手段と、前記学習用映像から、クラスタリング手法を用いてイベント識別に使用する識別パラメータを学習する識別パラメータ学習手段と、前記学習した識別パラメータを記憶する識別パラメータ記憶手段を備え、前記識別パラメータ記憶手段により記憶された識別パラメータと、一定の単位映像について、前記特徴計算手段によって計算された特徴量を用いて、当該単位映像が2つ以上の事象のうち、いずれの事象に属するかを識別することを特徴とする請求項1~請求項2のいずれか1項に記載のダイジェスト映像生成装置。前記ダイジェスト生成手段は、複数の前記単位映像を、時間的または空間的な一定の基準により選択し、時間軸にそって並べることによってダイジェスト映像として出力することを特徴とする請求項1~請求項4のいずれか1項に記載のダイジェスト映像生成装置。前記ダイジェスト生成手段は、前記一定の基準として、単位映像における、視覚的な映像特徴量の大きさを用いて、前記複数の単位映像を選択することを特徴とする請求項5に記載のダイジェスト映像生成装置。前記ダイジェスト生成手段は、前記一定の基準として、前記単位映像に付随する音声の大きさを用いて、前記複数の単位映像を選択することを特徴とする請求項5に記載のダイジェスト映像生成装置。前記ダイジェスト生成手段は、複数の単位映像を選択し、時間軸にそって並べることによってダイジェスト映像とし、選択された単位映像に付随する音声データをクロスフェード処理することにより、映像の切れ目における音声をなめらかにつなぐことを特徴とする請求項1~請求項7のいずれか1項に記載のダイジェスト映像生成装置。しかしながら、特許文献1に示す映像ダイジェスト生成方法のように、メタデータ映像コンテンツに付加する、その映像の内容を表すインデックスを付加して配信されたスポーツ中継の映像からダイジェスト映像を生成する方法は、ハイライトシーンを動的に抽出することについては優れているものの、メタデータを付加する作業には、手作業を要するという問題がある。また、本発明で扱う監視映像等は、日常的場面を撮影したものであり、ストーリー性が存在するスポーツ中継映像等とは異なり、様々な映像が無秩序に並んでいるため、ストーリー性を利用したアプローチでは、有効なダイジェスト生成は困難である。さらに、本発明の想定する用途においては、ダイジェスト映像の利用者によって、対象となる人物物体が異なることから作成すべきダイジェスト映像が大きく異なることが想定される上、対象となる人物物体が時系列に沿って複数の映像に分かれて映っているということも想定される。従来の映像ダイジェスト生成方法では、そのような個別的なダイジェスト映像の生成には対応できない。本発明は、このような従来技術に存在する問題点に着目してなされたものであり、その目的は、メタデータを手作業で付加する必要がなく、また、様々な映像が無秩序に並んでいてストーリー性が無い映像であっても、さらに、目的とする人物物体がダイジェスト映像利用者によって異なっており、複数の映像に分かれて映っている場合であっても、有効なダイジェスト映像作成を可能とするダイジェスト映像生成装置を提供することにある。上記目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、1つ以上の撮影装置により記録された映像データを入力するための映像データ入力手段211~217と、解析対象物の位置情報を入力し、該入力した位置情報から解析対象物の位置を解析する位置情報解析手段12と、前記位置情報解析手段12で解析した前記解析対象物の位置に基づいて、前記映像データ入力手段211~217で入力した前記複数の映像データから前記解析対象物が撮影されている時間帯の映像データを取り出す映像選出手段13と、前記映像選出手段13により取り出された前記映像データを一定の単位時間ごとに区切った単位映像ごとに、識別対象とする事象が有する視覚的な特徴を示す映像特徴量を計算する特徴計算手段15と、前記特徴計算手段15で計算した前記単位映像ごとの特徴量に基づいて、前記単位映像が映している事象を識別するイベント識別手段16と、前記イベント識別手段16により識別された事象ごとに、前記単位映像を抽出して並べることによりダイジェスト映像を生成するダイジェスト生成手段17とを備えたことを要旨とする。この構成によれば、メタデータが存在しない映像や、ストーリー性が乏しい日常生活の映像であっても、各事象が有する視覚的な属性を用いることで各事象を識別でき、識別結果をもとに、有効なダイジェスト映像を生成することができる。請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、前記位置情報解析手段12は、無線IDタグからの情報を取得する無線IDタグ情報取得手段11を備え、前記解析対象物の位置情報として、前記解析対象物に付した無線IDタグからの位置情報を前記無線IDタグ取得手段にて取得し、該取得した無線IDタグからの位置情報に基づいて、前記無線IDタグを付した解析対象物が、各撮影時刻にどの撮影装置に映っているかを識別できることを要旨とする。この構成によれば、請求項1による効果に加え、目的とする人物物体が複数の映像に分かれて映っている場合であっても、有効なダイジェスト映像を生成することができる。請求項3に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、イベント識別手段16は、学習用映像を入力するための学習用映像データ入力手段211~217と、学習用映像を正しくイベント識別した結果である教師信号を入力するための教師信号入力手段と、前記学習用映像と前記教師信号から、イベント識別に使用する識別パラメータをあらかじめ学習する識別パラメータ学習手段と、前記学習した識別パラメータを記憶する識別パラメータ記憶手段を備え、前記識別パラメータ記憶手段により記憶された識別パラメータと、一定の単位映像について、前記特徴計算手段15によって計算された特徴量を用いて、当該単位映像が、2つ以上の事象のうち、いずれの事象に属するかを識別することができることを要旨とする。この構成によれば、どの事象がどのような特徴を持っているか、あらかじめ正解のあるデータで識別器を訓練することから、新しい映像部分に含まれる事象を精度よく識別することができる。請求項4に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、イベント識別手段16は、学習用映像を入力するための学習用映像データ入力手段211~217と、前記学習用映像から、クラスタリング手法を用いてイベント識別に使用する識別パラメータを学習する識別パラメータ学習手段と、前記学習した識別パラメータを記憶する識別パラメータ記憶手段を備え、前記識別パラメータ記憶手段により記憶された識別パラメータと、一定の単位映像について、前記特徴計算手段15によって計算された特徴量を用いて、当該単位映像が2つ以上の事象のうち、いずれの事象に属するかを識別することができることを要旨とする。この構成によれば、あらかじめ正解を与えなくても、各事象の代表的なパターンを見つけ、未知の映像について代表的なパターンとの距離でどの事象に属するかを識別するため、学習の手間を大きく削減できる。請求項5に記載の発明は、請求項1に記載の発明において、ダイジェスト生成手段17は、複数の前記単位映像を、時間的または空間的な一定の基準により選択し、時間軸にそって並べることによってダイジェスト映像として出力することを要旨とする。この構成によれば、所要時間、ダイジェスト映像に含まれる映像の視覚的特徴などについて、ユーザの要望に応じたダイジェスト映像を生成することができる。請求項6に記載の発明は、請求項5に記載の発明において、一定の基準として、単位映像における、視覚的な映像特徴量の大きさを用いて、前記複数の単位映像を選択することを要旨とする。この構成によれば、たとえば、対象とする人または物の動作状況に応じたダイジェスト映像を作成することができる。請求項7に記載の発明は、請求項5に記載の発明において、一定の基準として、単位映像に付随する音声の大きさを用いて、前記複数の単位映像を選択することを要旨とする。この構成によれば、たとえば、対象とする人または物の数や、にぎやかさに応じたダイジェスト映像を作成することができる。請求項8に記載の発明は、請求項1から請求項7に記載の発明において、ダイジェスト生成手段17は、複数の単位映像を選択し、時間軸にそって並べることによってダイジェスト映像とし、選択された単位映像に付随する音声データをクロスフェード処理することにより、映像の切れ目における音声をなめらかにつなぐことを要旨とする。この構成によれば、映像を切り貼りした部分の雑音が少なく、聞きやすいダイジェスト映像を生成することができる。本発明によれば、1つ以上の撮影装置によって記録された長時間の録画映像から、目的とする人物物体の活動状況を容易に把握するための短時間の映像を容易に作成できる。以下、本発明が適用された実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。図1は、ダイジェスト映像生成装置10の構成を示すブロック図である。図1に示すように、ダイジェスト映像生成装置10は、目的とする人物が身につけている無線タグ221~227のIDを入力するID入力部11と、位置情報解析手段12としての無線タグ位置情報解析部12と、映像選出手段13としての映像選出部13と、圧縮された映像データをフレーム展開するフレーム展開部14と、特徴計算手段15としての特徴計算部15と、イベント識別手段16としてのイベント識別部16と、ダイジェスト生成手段17としてのダイジェスト生成部17から構成されている。本実施形態においては、ダイジェスト映像生成装置10を利用する施設として、保育園を想定して説明する。図2は、保育園の見取り図と各設備の設置場所を表している。本実施形態では、計7台のビデオカメラ211~217を、保育室等保育室、庭園、休憩室、廊下、玄関など、園児が頻繁に使用する場所201~205に設置し、園生活を記録する。7台のカメラ211~217から膨大な量の映像が蓄積されることになるが、園児の保護者が希望するダイジェスト映像の生成に必要とされるのは、対象園児が映る映像のみである。そこで我々は、無線タグ221~227を利用して各園児のおおまかな位置情報を得ることで、誰がいつどのカメラに写っているのかを把握する。使用した無線タグ221~227は、一定時間1秒間隔で信号を送信し続けるタイプのもので、園児たちは常に身に着けている状態で一日を過ごす。無線タグ221~227が送信した信号を読み取る無線タグ受信機231~237は、カメラ211~217の隣にそれぞれ設置され、無線タグ221~227の信号をキャッチする度に、ログファイルに適切な情報が記録される。保護者にとって有益なダイジェストとは、子供が1日にどのようなことを行い、自宅での様子とどう違うのかが反映されているものであるが、具体的にどのシーンを入れるべきかは、人によって要求が異なると考えられる。しかしながら、1日にあった様々な出来事を反映したダイジェストであれば、ほとんどの保護者にとって、有益であるといえる。そこで我々は、保育園での1日の生活をいくつかの事象イベントに分け、各々の事象から適量ダイジェストに加えるというアプローチをとる。ここでの事象とは、ある意味的まとまりを持つ一連の出来事を意味するものであり、本実施形態では以下の4種類を定義した。食事睡眠遊び集団行動図4に、各事象映像の例を示す。遊びは少数の園児による事象であり、集団行動は園児全員が参加するものや、多数の園児による事象を示す。ただし、人がいない等、上記のどの事象にも当てはまらない映像も存在するが、ダイジェスト映像生成には使用しない映像であるため、特に事象として定義しない。園生活における事象は多種多様で、分け方は無数に存在する。より小さな事象まで判別できることが理想であるが、事象の種類が多すぎると判別結果が保証できないため、上記4種類に限定した。図5に、ダイジェスト生成までの流れを示す。処理対象は7台のビデオカメラ211~217により撮影蓄積された1日間の膨大な映像である。ステップ1では、無線タグ221~227の位置解析を行い、解析した位置に対象園児が映っている映像のみを取り出す。これにより、他の6台のビデオカメラ211~216による映像は無視でき、ダイジェスト生成に使用する映像は元映像の約7分の1に削減されることになる。ステップ2では、この映像に対して、機械学習により構成した識別器を使用して、4種類のイベント識別を行う。その際、単位時間ごとの映像単位映像に対して識別を行うことになるが、各事象は短くても数分連続して起こることから、処理を行う単位時間を1分間とした。これにより、すべての単位映像に対し、イベント識別結果が付加されることになる。ステップ3では、その結果に応じて、各事象から数個の単位映像を取り出し並べることで、ダイジェスト映像が生成される。ID入力部11は、ダイジェスト映像生成の対象となる人物物体が所持する無線タグ221~227のIDを指定するために必要な処理を実行する。具体的には、ダイジェスト映像生成装置10を利用するユーザが、グラフィカルユーザインタフェース等によりダイジェスト映像生成装置10に対象となる人物物体が所持する無線タグ221~227のIDを入力する。無線タグ位置情報解析部12は、無線タグ221~227が送信した信号を読み取る無線タグ受信機231~237の記録を解析して、どの人物がいつどの撮影装置に映っているのかを把握する。図6に、特定の園児に対応したログファイルの内容を示す。同図のx印は、無線タグ221~227が1秒間隔で出す信号をキャッチした無線タグ受信機231~237の位置を示している。この図には、以下のような2種類の不確実性が存在する。1つ目は、信号がどの無線タグ受信機231~237にも受信されないというデータの消失である。無線タグ受信機231~237の読み取り可能範囲は、周囲の障害物や人の配置、天気などに影響を受けるため、予期しないところに死角ができ、その結果、データの消失が生じる。また、室内の場合、周りに障害物がなくても読み取り可能範囲がいびつな形状となり、タグが至近距離に存在しても信号を読み取れない場合があるとされている。2つ目は、短時間の間に複数の無線タグ受信機231~237が受信するデータの振動である。数秒間に園児が各部屋を何度も移動したと考えるのは不自然であり、複数の無線タグ受信機231~237が信号を受信してしまう範囲が存在すると考えられる。本実施形態では、イベント識別で用いる単位時間を1分間としているため、1分おきに対象園児が映っているビデオカメラ211~217を特定する必要がある。また、2つの不確実性に対処する必要があることから、以下のようにいわゆる投票方式により、位置情報を決定する。ある時間区間1分間において、最も多く信号をキャッチした無線タグ受信機231~237の位置番号IDを決定する。ただし、信号が1つもキャッチされなかった場合はエラーとする。当該時間区間において、最も多く信号をキャッチするケースでは、ID番の無線タグ受信機231~237が60個全ての信号をキャッチする場合が考えられる。その場合、もちろん、その時間区間では、園児はID番のビデオカメラ211~217に写っているといえる。しかし、実際に、ある園児のログファイルを解析すると、そのような60個すべての信号が1つの無線タグ受信機231によってキャッチされた時間区間は1つも存在せず、観測された総信号数はほとんどの時間区間で30~50個程度という結果となった。また、ほとんど信号がキャッチされない時間区間も2割程度存在し、特に睡眠の時間帯には多く見られた。睡眠時は布団の中に入り、周りに人や障害が多いことからデータの消失が頻繁に起こったことが原因として考えられる。以上の問題に対しては、投票の結果がエラーまたは投票数が少ない時間区間の映像は、ダイジェストに使用しないようにすることで対処した。データの消失データの振動については、各無線タグ受信機231~237の読み取り可能範囲がより正確に把握できれば、さらに詳細な分析を行うことが可能となるが、本実施形態ではそのような処理は行っていない。本実施形態においては、無線タグ221~227は、園児が写るビデオカメラ211~217を決定するためだけに使用され、正確な位置推定は必要ないという点、さらには前述の投票方式において位置推定が正しくなされているであろう映像のみ、ダイジェストに使用するという点で、このような技術的課題は、ダイジェストの優劣にはそれほど重要ではない。そのほかに、無線タグ221~227の個数増えると電波の干渉が起こり、安定性が低下するといった技術的課題がある。本実施形態では、最大8の無線タグ221~227を園児に持たせてみたところ、電波の干渉により安定性が損なわれるといった傾向は確認できなかったが、数十人の園児全員に無線タグ221~227を持たせた場合、このような問題が生じるおそれはある。映像選出部13は、無線タグ位置情報解析部12の結果にもとづき、ビデオカメラ211~217によって撮影された多数の映像データから、ダイジェスト映像生成に必要となる対象人物物体が映る録画映像を取り出す。本実施形態の場合、ビデオカメラ211~217が7台あることから、前述のとおり、対象人物物体が映っている映像は、全体の映像データの7分の1以下となることが見込まれる。フレーム展開部14は、映像データに含まれる画像データを所定の画像形式例えば、BMPBitMap形式で入力し、フレーム展開して保存する。フレーム展開するとは、図3に示すように、画像データを、所定間隔毎にサンプリングして連続する画像フレーム30静止画像の集合にするということである。すなわち、ダイジェスト映像生成装置10が画像フレーム30を所定時間内で所定フレーム連続表示することにより、視聴者には映像が再生表示されることになる。特徴計算部15は、映像データを、たとえば1分ごとの単位に分けて単位映像とするとともに、その単位映像ごとに、特徴量を計算する。特徴計算部15は、フレーム展開部14が単位映像に含まれる各画像をフレーム展開した後のフレームデータについて特徴量を計算し、単位映像に含まれる画像フレーム30の特徴量を合計したものを、単位映像の特徴量とする。本実施形態では、メタデータは存在せず、また、日常生活の中に利用可能なストーリー性が乏しいことから、イベント識別手法により事象を分類してダイジェスト映像を生成する。事象を正しく識別するために、各事象が有する視覚的な属性を用いる。保育園で発生する事象は、参加する子供の数、使用する遊具、子供の運動の激しさ、および時間の属性等で識別することができる。これらの属性を反映する特徴は、それぞれ人数特徴、道具特徴、運動特徴、時間特徴である。本実施形態では、黒画素の量で子供の数を、背景差分の量で遊具の数を、フレーム間差分の量で運動の激しさをそれぞれ識別できると考えている。時間情報も、一つの特徴量として考慮に入れることにした。すなわち、本実施形態では、画像フレーム30の特徴量として、フレーム間差分、背景差分、黒色画素という画像特徴と、時間特徴を想定している。特徴計算部15は、単位映像ごとにこれらの特徴量の一部または全部を計算して、当該単位映像の特徴量とする。単位映像ごとに、特徴量をまとめて特徴ベクトルで表す。本実施形態では4次元のベクトルとなる。ただし、特徴量としてこれら以外のものも考えられ、本発明では、これらの特徴量だけに限定するものではない。フレーム間差分とは、時間的に連続した2枚のフレーム画像の差分であり、物体の移動があった領域を抽出することができる。差分結果は、背景や静止物体の部分はゼロとなり、動いている部分は非ゼロとなることから、物体の移動を容易に抽出できるが、背景色に近い物体は抽出されにくいという短所もある。イベント識別にフレーム間差分を用いたのは、園児の動きの激しさを抽出するためである。睡眠のような事象では園児の動きは小さく、集団行動のような事象ではたくさんの園児が激しく動くことから、このような特徴量がイベント識別に有効であると考えた。しかし、フレーム間差分では、園児の面倒をみる保育士の動きも検出されてしまい、園児に比べ体も大きい保育士の存在は結果に大きな影響を与える。仮に、保育士と園児の動きが区別できれば解決できる問題ではあるが、このような処理は非常に複雑であり、本実施形態では、処理時間の観点から、特別な対処は行っていない。図7に、フレーム間差分法による処理の様子を示す。特定のフレーム画像aと次のフレーム画像bの差分をとり、濃淡画像cを得る。得られた濃淡画像に対し、閾値処理による二値化を行い、二値画像dを得る。その後、画像の収縮拡張によるノイズ除去を行った結果eを最終結果とする。二値化の際は、クラス内分散とクラス間分散との比で定まる分離度を最大にするような閾値を選択する手法を用いる。最終結果が白となった画素数をフレーム間差分結果とし、単位時間映像の平均値を特徴量とする。背景差分とは、あらかじめ取得しておいた背景画像と対象となるフレーム画像の差分である。その差分結果に対し、二値化処理を行うことで、背景に存在しない物体の領域を抽出することができる。イベント識別に背景差分を用いたのは、園児と道具の出現量を抽出するためである。各事象の映像ごとに、映っている園児の人数や道具の種類、量は異なることから、イベント識別に有効であると考えた。本手法は、単純な処理で、比較的高精度に対象物体領域を抽出できるが、フレーム間差分と同様に、背景色に近い物体は抽出されにくいという短所がある。また、時間ごとに背景が変化していく場合、抽出結果に影響を与えるという問題もある。保育園の日常生活を記録した映像においても、時間ごとに背景の明度変化が存在するため、背景画像を動的に更新することにより、ロバストな対象物体の検出を実現する。図8に、背景差分法による処理を示す。ある入力画像aと、あらかじめ撮影した背景画像bの差分をとり、濃淡画像cを得る。濃淡画像の閾値処理により得た二値画像dに対し、画像の収縮拡張によるノイズ除去を行った結果eを最終結果とする。実際の処理では、背景画像として、動的背景更新による処理を行った後のものを使用している。フレーム間差分と同様に、最終結果が白となった画素数を背景差分結果とし、単位時間映像の平均値を特徴量とする。黒色画素とは、フレーム画像における黒い色の画素である。黒色検出は、園児の髪の毛の部分を抽出することを目的としている。前述の背景差分による特徴量は、園児と道具の総出現量に比例して増加するのに対し、黒色検出による特徴量は、園児の人数のみに比例して増加する。しかし、RGBのしきい値処理によって検出を行うことから、髪の色が明るい場合にうまく抽出できない、園児が黒い服を着ていると抽出されてしまうといった問題も存在する。図9は、黒色検出の様子を示している。ある入力画像aに対し黒色検出を行った結果bでは、背景部の黒い部分まで検出されてしまう。そこで、背景画像cに対しても黒色検出dを行い、bから背景の黒色部分を取り除くことにより、結合結果eを得る。その後、ノイズ除去を行った結果fが白となった画素数を黒色検出結果とし、単位時間映像の平均値を特徴量とする。以上の画像特徴に対し、時間特徴とは、各事象の時間的依存性を示すものである。たとえば、保育園では、時間が決まっていない事象もあるが、食事や睡眠といった事象は、生起時間が大体決まっていることから、時間的な特徴量も利用することができる。また、遊びや集団行動は基本的にランダムに生起するが、食事や睡眠の時間帯には起こりにくいといったことが考えられる。つまり、各事象には少なからず時間的依存性が存在し、時間特徴をイベント識別に利用できるはずである。そこで、h時m分の各単位時間映像の特徴量を、60×hmと定義する。本実施形態では、これらの画像特徴、時間特徴を合わせてベクトル化し、単位映像に含まれる各フレーム画像の特徴量を合計したものを、その単位映像の特徴量とする。イベント識別部16は、特徴計算部15によって得られた特徴量をもとに、各単位映像について、どの事象に属するかを識別する。イベント識別の方法は、機械学習の手法により、あらかじめ用意された学習映像データを用いて、識別パラメータを学習させる。その上で、対象となる映像データを単位時間に区切った単位映像について、あらかじめ学習された識別パラメータに基づいて、当該単位映像が属する事象がいずれであるかを識別する。この際に、どの事象に属するものであるかを正解データを図示しないキーボードなどで入力し、教師データとして用いる。また、学習させた識別パラメータは、図示しない、RAMなどの内部メモリやUSBメモリなどの外部メモリに一旦記憶させておく。その上で、対象となる映像データを単位時間に区切った単位映像について、当該記憶させておいた識別パラメータに基づいて当該単位映像が属する事象がいずれであるかを識別する。本実施形態においては、学習手法として、複数の弱識別器から識別能力の高い識別器を構成することができるアダブースト識別法Y.Freundら、Adecision-theoreticgeneralizationofon-linelearningandanapplicationtoboosting、JournalofComputingSystemsandScience、第55巻1番119頁~139頁、1997年.を用いる。アダブースト識別法は、各弱識別器がランダムな識別器に比べ少しでも優れていれば、安定して良い結果が得られるという特徴がある。同手法では、N個の学習パターンそれぞれに、重みパラメータが関連付けられ、その初期値として一様な重みが設定される。弱識別器は逐次的に構成されるが、以前の弱識別器で誤識別した学習パターンに対する重みを増加させ、正しく識別された学習パターンに対しては重みを変えないという処理を行うことで、誤識別された学習パターンが強調されることとなる。全体としての識別結果は、構成されたM個の各弱識別器の信頼性を考慮して決定される。すなわち、学習の段階で、各学習データパターンに重みパラメータを関連づけ、誤認識した学習パターンに対応する重みを逐次的に増加させることで、安定した識別手法となる。そのため、安定してよい識別部を構成することができる。ただし、そのほかの機械学習手法を用いてもかまわない。以上に述べた方法により、任意の2クラスに対する識別器を構成した上で、対象となる映像データを単位時間に区切った単位映像について、当該単位映像が属する事象がいずれであるかを識別する。2クラスに対する弱識別器がM個あるところ、単純な識別規則により、多クラスに拡張する。具体的には、任意の2クラスCi,Cjに対する識別器をyx={i,j}で表すとき、多クラスを識別するための規則を以下のようにする。∀j≠i、yx=i⇒x∈Ci教師付き学習では、どの事象がどのような特徴を持っているか正解のあるデータで識別器を訓練するため、訓練した識別器で、新しい映像セグメントに含まれる事象を精度よく識別できる。教師なし学習では、クラスタリングの手法で各事象の代表的なパターンを見つける。未知の特徴ベクトルは、代表的なパターンとの距離でどの事象に属するかを識別する。そのほか、あらかじめ学習映像データによる学習をせずに、単位映像の事象を識別する方法もある。具体的には、単位映像の特徴量実際には多次元のベクトルとなるの動的クラスタリング処理により、識別対象となる映像データのみで、多次元空間上の近傍位置にある複数の単位映像を同じ事象に属するものと判別する方法である。イベント識別部16をこのように構成すれば、あらかじめ学習データを与えることなく、イベント識別が実現できる。ダイジェスト生成部17は、イベント識別部16の結果にもとづいて、1つ以上の単位映像を抽出して並べることにより、ダイジェスト映像を生成する。イベント識別部16によって、1分間の単位映像は、それぞれどの事象に属するかのラベルが付与されているなお、どの事象にも属さない単位映像もあり得る。ダイジェスト生成部17が、単位映像を取り出す方法については、いろいろなものが考えられるが、簡単な一つの例として、事象ごとに、連続する単位映像を同じ数、たとえば5個ずつ取り出して並べる方法がある。こうすれば、本実施形態の場合、各事象が5分ずつで、5分×事象数分のダイジェスト映像が生成されることになる。また、ユーザが合計15分のダイジェスト映像を所望した場合、単位映像から取り出す数を15分÷事象数と決定すれば、事象ごとに同じ時間の映像で、合計15分のダイジェスト映像が生成されることになる。本実施形態では、対象園児を映した1日間の映像は、図10に示すように1分間の単位映像ごとにイベント識別結果が付加されたものとする。本実施形態では、ダイジェストに使用する数個の単位映像は、以下の規則によって選択した。まず、図10に示した単位映像のうち、時間的に孤立した映像このような映像は、誤識別の可能性が高いは、選択肢から除外した。その上で、以下の2点を実現するよう映像を選択した。時間特徴量を利用して、1日の様々な時間帯から映像を選択する時間に偏りのないダイジェストを生成する。フレーム間差分が高い値をとる映像を選択する動きが多く、変化に富んだダイジェストを生成する。また、例えば、各事象に属する単位映像のうち、時間特徴量としての特定時刻周辺に分布している単位映像を選ぶことにより、発生時刻がある程度決まっている事象の映像を多く含むダイジェスト映像とすることができる。すなわち、保育園の昼食やおやつの時間の映像を多く含むものとすることもできる。さらに、本実施形態では利用していないが、各単位映像に含まれる音声を利用して、音声が大きく活発な活動が期待できるダイジェスト映像とすることや、特定の音声周波数範囲の音声を多く含むダイジェスト映像とすることもできる。後者の例として、園児の歓声が多い場面を中心にダイジェスト映像を生成することが可能である。本実施形態においては、実際にイベント識別実験及びダイジェスト生成実験を行い、本発明の有効性を確認しているので、以下に詳述する。1イベント識別実験2日間分の映像データを用いて事象の学習を行い、その後、別の1日間の映像データを用いて識別テストを行った。なお、各事象の学習に使用した単位映像の数は、食事、睡眠、遊び、集団行動の順にそれぞれ213、290、600、403個、アダブーストの識別に用いた弱識別器は10個である。ビデオカメラ211~217は、テクノワン製のDCT-301というCCD素41万画素のもので、320×240ピクセル、1秒8フレームの映像を蓄積した。無線タグシステムは、MEGRAS社から提供されているもので、RFT03-05という無線タグ221~227を利用している。表1は、3つの画像特徴のみを用いてイベント識別実験を行った結果である。認識率は、食事、睡眠、遊び、集団行動の順にそれぞれ76.5、77.6、80.0、71.1、全体としては76.6となった。この結果は、画像特徴のみで1日の事象の8割弱を認識できることを示しているが、集団行動に関しては、他の事象に比べ認識率が低くなっている。表2は、画像特徴と時間特徴を併用してイベント識別実験を行った結果である。それぞれ認識率は、80.4、83.2、87.5、74.0、全体としては81.8となった。当然ながら、時間特徴を含めた方が認識率は高く、どの事象も5前後向上した。この向上率は、対象とする保育施設によって変化すると考えられ、各事象の生起時間帯が明確に決まっている保育施設ほど、時間特徴はより強力な特徴となり得る。さらに、この実験から、事象内での特徴値には、ある程度ばらつきがあることが分かった。その一つの要因として、保育士の存在が挙げられる。保育士は各事象とは異なる行動をとり、園児と比較して体も大きいことから、特徴量に大きな影響を与える。また、同じ事象の映像であっても、ビデオカメラ211~217のすぐ近くで事象が行われる場合とそうでない場合とでは、特徴量に違いが生じる。このような特徴量の不安定性が誤識別を生んだと考えられるが、本実験では80程度の認識率が得られていることから、ダイジェスト映像の品質にはそれほど影響はないと考える。2ダイジェスト生成実験特定の日に園児3名に無線タグ221~223を常備してもらい、記録した1日間の映像データをもとに、3名の園児それぞれを対象とするダイジェスト生成を行った。ダイジェストは、4つの事象から各3個の単位映像を取り出した計12分のものを生成した。表3は、生成したダイジェストにおける事象再現性を表している。事象再現性とは、各事象として取り出した3つの単位映像のうち、正しく選択できた割合を示す。ダイジェストAとダイジェストCに関しては、12個すべての単位映像が正しく選択できた。しかし、ダイジェストBに関しては、集団行動として間違って取り出された映像が1個存在し、この映像は、実際には遊びの映像であった。その原因は、表2の実験結果からも読み取れるように、集団行動の映像を遊びと間違える可能性が比較的高いことにある。本実験では、事象再現率は100に近い結果となったが、生成したダイジェスト数が少ないため、本手法によるダイジェスト生成が非常に高精度だとは言い切れない。しかしながら、すでに述べたように、事象を誤識別した可能性の高い映像を選択しないようにしていることから、表2の各事象の識別率以上の確率で、事象を再現できるはずである。また、生成した3つのダイジェストA~Cが、実際に優れているのかを評価するため、人手により作成したダイジェストとの比較実験を行った。人手でダイジェストを作成する際は、以下の点に注意した。本実施形態と同じように、12個の単位映像を取り出し12分のダイジェストを作成する一日にあった出来事がよく分かるような12個の単位映像を選択するなるべく変化に富んだ映像を選択するダイジェストA、B、Cそれぞれの実験に各8人ずつ、計24人の保護者に、本手法で生成したダイジェストと人手で生成したダイジェストの2つを閲覧してもらった後、以下の2つの質問に回答してもらった。ただし、保護者には2つのダイジェストの詳細は伏せてある。本発明手法によるダイジェストをア、人手によるダイジェストをイとしたQ1良かったダイジェストはどちらかQ2一日の出来事がよく分かったのはどちらかQ1により、ダイジェストの総合的な評価、Q2により、一日の出来事をより反映しているかという点に限定した評価を得ることができる。これら2つの質問に対して、次の5段階で、理由を付けて回答してもらった。aアの方、bややアの方、cどちらも同じ、dややイの方、eイの方表4に、回答結果の人数分布を示す。Q1、Q2ともにabよりもdeと回答した人の方が多く、人手で作成したダイジェストの方が評価は高いが、abと回答した人も5人程存在し、本手法も、ある程度の評価を得ている。Q1、Q2それぞれに着目した場合、ダイジェストBでは人手で作成したダイジェストとの差は大きいが、ダイジェストA、Cではほとんど差がないことが読み取れる。Q1とQ2の関係を見てみると、ダイジェストA~Cのどれも似たような分布にはなっているが、Q1の方が本手法の評価が若干高くなっている。保護者がダイジェストの総合的な評価をする際には、一日の出来事がよく分かったかだけでなく、他にも種々の要因が影響していると考えられる。ダイジェストBでbと回答した少数派の人の理由にも、こちらの方が1日の流れがよく分かったといった意見もあり、1日の出来事が反映されているかという点での感じ方には、少なからず個人差があるということもいえる。ダイジェストBの評価があまり良くなかった原因の一つとして、事象再現性が100でなかったため、事象に偏りができてしまったことが挙げられる。また、本手法では、各事象から映像を選択する際、多様な映像が選択されるか、似たような映像が選択されるかは偶然性に依存する部分が大きく、ダイジェストBは、運悪く後者であったことも原因の一つである。比較アンケートに加えて、感想や意見を求めたところ、園生活の大まかな様子が分かってよかった、普段見られない子供の行動を見ることができたなどのポジティブなフィードバックが得られた。その一方で、睡眠の映像は特に必要ない、行事集団行動の映像がもっと欲しい、1分間の単位映像はもう少し短いほうがよいといった意見も存在したことから、各事象から何分をダイジェストに加えるかを、保護者自身により選択する機能の必要性が感じられる。また、一部には子供が叱られている場面は入れないでほしい、子供が楽しそうにしている映像でまとめて欲しいといった意見も存在した。以上、詳述したように、本実施形態は、以下の効果を奏する。1複数の撮影装置によって同時記録された長時間の録画映像から、目的とする人物物体の活動状況を容易に把握するための短時間の映像を容易に作成できる。2また、目的とする人物物体の動きが多い変化に富んだダイジェスト映像や、時間帯や音声等を考慮したダイジェスト映像を容易に作成できる。3さらに、ユーザが指定した長さのダイジェスト映像を作成することができる。"