内容梗概
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講師行動の統計的性質に基づく講義撮影のための講義状況の認識手法


教育分野へのマルチメディア技術の普及に伴い,講義を撮影した映像(講義映像)を遠隔講義や講義アーカイブなどで 利用する試みが数多く見られるようになってきた. このような講義映像を獲得するために,講義の自動撮影を行う研究が数多く行われている.

講義映像では視聴者がそれを見ることで講義内容を理解できる必要がある. そのような映像を作成するためには必要に応じて講師のみならずスライドなども映すなど, 適切な撮影対象を選択することが重要である. 本研究では, 講師の話している内容を理解するために各時刻で映すべき被写体を捉えた講義映像を作成することを考える. 講師の話している内容を理解するために映すべき被写体の組合せを講義状況と定義すると, そのような講義映像作成には各時刻での講義状況を認識することが必要となる. そこで本研究ではセンサから容易に取得できる講師行動を考え, その講師行動から講義状況の認識を目指す.

従来の講義自動撮影の研究では講義状況を講師位置や講師行動と考え, 画像などの観測情報からそのような講義状況を認識してきた. この場合,講師位置や講師行動は 各時刻または決まった時間区間の観測情報から一意に認識されていた. 本研究では観測情報から講義状況を一意に決めるこのようなアプローチを“決定論的”アプローチと呼ぶ. しかしながら本研究で扱う講義状況は,従来の講師位置や講師行動に比べて抽象度が高いため, 同じ講義状況でおきる講師行動や講師位置は様々に異なるため, 従来の決定論的アプローチでは講義状況を高い精度で認識することが難しい.

そこで本研究では講師行動の頻度,講義状況間の遷移確率という統計的性質に着目し, この統計的性質を表現したHMMに基づく講義状況認識手法を提案する. 提案手法の有効性を確認するために,実際の講義を対象に実験を行い, 従来の決定論的アプローチに比べ認識結果を得ることが出来た. また認識結果に基づく講義映像を作成し,有効性を確認した.


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