動画識別システムの精度評価

平成 19 年度電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会
講演番号：221
動画識別システムの精度評価
Accuracy evaluation of video filtering system
D-12B
磯野 有実子
石川 さゆり
渡邉恵理子
小舘 香椎子
Yumiko ISONO Sayuri ISHIKAWA Eriko Watanabe Kashiko KODATE
日本女子大学理学部
Faculty of Science, Japan Women’s University
行った。登録動画は DVD から取得し、入力動画は動画
共有サイトから取得した動画とした。照合の結果、未
登録動画を誤って認識してしたエラー率（FAR : False
Acceptance Rate）、登録動画を誤って拒否してしまった
エラー率（False Rejection Rate : FRR）を Fig. 2 に示すエ
ラーレイトグラフにプロットした。その結果 2 つのエ
ラー率が交わる EER（Equal Error Rate）0%を達成した。
3.2 類似動画を用いた識別実験
テレビ番組の場合、同じ番組内において放送日が異
なる、同背景で出演者だけが違うなど、非常に類似し
ている動画がある。そのため、類似動画の動画識別が
可能であるか識別実験を行った。テレビ番組 10 種類か
ら、異なる日付に撮影した同背景・同シーンを含む 3
動画を選択し、計 30 動画を登録動画として、照合を行
った。結果は Fig. 3 に示すように、(a)同一動画同士で
照合を行った結果算出した類似度は高くなり、(b)異な
る動画同士の類似度は低くなった。同様に、FAR と
FRR を算出した結果、EER 0%と高精度な結果を得るこ
とが出来た。
1
0.8
2. 動画識別システム FARCO video
異画像
FAR
拒否率
採択率
FRR
0.6
0.4
EER=0%
0.2
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
強度相関値[a.u.]
照合値(a.u.)
類似度(a.u.)
Fig.2 類似画像識別実験結果
照合値（a.u.)
類似度(a.u.)
FARCO video は、利用者の所持するパソコン、動画
識別システムサーバの 2 部構成となっている。まず、
利用者はインターネットを利用し、FARCO video にア
クセスし、ユーザ ID とパスワードを入力し、ログイン
する。その後、ユーザの所持する識別対象の動画をサ
ーバに送信し、識別を行う。（Fig.1）
識別のアルゴリズムは前処理、照合、後処理の 3 部
構成となっている。まず、入力動画に前処理を施し、
あらかじめデータベースとして登録済みの動画データ
と照合する。照合の結果、得られた類似度が高ければ
登録動画と同一の動画、低ければ登録動画とは異なる
動画と識別する。
登録画像
1600
2000
1400
1800
1200
類似度(a.u.)
1990 年代後半以降、インターネットの普及により、
ネットワークを通じて情報を習得することが一般的に
なってきており、特に WWW（World Wide Web）を通
じて利用できる情報量は増加している。さらに、様々
なデジタル機器やブロードバンド回線の普及に伴い、
扱うコンテンツもテキストから動画・音声などへと大
容量化してきている。現在、動画共有サイトやインタ
ーネット上の動画配信サービスの普及、テレビ放送の
デジタル化を背景に日本における動画コンテンツの需
要は、前年の 42.1%増と大幅に増加している[1]。
このようにインターネット上で様々な動画が閲覧可
能となっていることから、インターネット上にある
様々な膨大な量の動画から高精度に識別するシステム
が求められている。しかし、現在では、動画に付随さ
れたメタデータから動画を識別する手法が主流となっ
ており、動画から動画の内容を理解し識別する技術の
研究開発が活発化している。本研究室では、これまで
に光相関演算を用いた 1000～15000 images/s の高速演算
が可能な顔認証システム FARCO を構築してきた[2]。さ
らに、FARCO のアルゴリズムを全てソフトウエアとし
たオンライン動画識別システム FARCO video ソフトウ
エアの開発を行っている[3]。本稿では、FARCO video ソ
フトウエアの精度評価を行った結果、良好な結果を得
たので報告する。
エラーレイト(a.u.)
エラーレイト[a.u.]
1. はじめに
1000
相
関 800
値
600
1600
1400
相 1200
関 1000
値
800
400
600
400
200
200
0
0
1
識別対象動画データ
562 1123 1684 2245 2806 3367 3928 4489 5050 5611 6172 6733 7294 7855 8416 8977
時間（ｓ）
DBNO.
(a) 同一動画同士の照合
1
471 941 1411 1881 2351 2821 3291 3761 4231 4701 5171 5641 6111 6581 7051 7521 7991 8461 8931
DBNO.
(b) 異なる動画同士の照合
Fig.3 同一番組・同一シーンによる自己照合と相互照合
internet
ユーザー
internet
動画識別システム
Ｂ社
4. まとめ
C社
動画識別システム FARCO video を用い、30 種類の
動画を対象とした識別実験を行った結果、EER 0%を達
成した。また、類似動画を対象として識別実験を行っ
たところ、EER 0%を得、類似動画でも高精度に識別可
能とあることがわかった。
動画共有サイト
FARCOvideoサーバ
識別結果
Fig.１
Ａ社
動画データ
FARCO video
3. 動画識別精度評価実験
3.1 30 動画を用いた識別実験
FARCO video の精度評価として、アニメ・映画・テ
レビ番組・ライブ映像・プロモーションビデオなどの
様々な種類の動画 30 種類を対象とした動画識別実験を
【参考文献】
[1] 総務省 , 情報通信統計データベース , “情報通信白書平成 19 年度
版”.
[2] E.Watanabe, S.Ishikawa, K.Kodate, Opt. Rev., 14, 5, 255-259 (2007).
[3] 渡邉恵理子, 他, 2007 年秋季 第 68 回応用物理学会学術講演会講演
予稿集, 3, 1022 (2007).
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