カメラデバイスが軽量、安価になることに伴い、実世界で自分の頭部などに装着したビデオカメラから得られる１人称のビデオ信号の収集と利用への期待が高まっている。
日常生活の中で撮られた１人称ビデオの信号は冗長であり、不要なシーンが多く含まれているため、重要な情報を含むキーフレームの抽出へのニーズが高い。
そこで、行列式基準のスパースコーディング手法によって用いたキーフレームを抽出する方法を開発し、モジュール化した。Difference
of Convex (DC) 計画法を用いることで、エッジデバイス上でも最適化を高速に実行可能という特徴を有する。
ソースコードを公開中
https://github.com/aistairc/SC_DET_based_keyframe_extraction
手法の詳細の論文
Yujie Li, Benying Tan, Shuxue Ding, Incheon Park, and Atsunori
Kanemura, "Key frame extraction from video based on determinant-type of sparse measure and DC
programming", IEEE International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), pp.
174–180, September 2017 DOI: 10.1109/MCSoC.2017.8
| 研究開発プロジェクト | NEDO 次世代人工知能・ロボット中核技術開発の成果 |
| 研究機関 | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 |
| 主要研究者 | Yujie Li（産業技術総合研究所、現 桂林電子科技大） |
