Semantic Analysis of High-definition MPEG-2 Soccer Video Using Bayesian Network

近年，インターネットのブロードバンド化に伴い，映像配信が普及し，また，地上デジタル放送や，BS・CSデジタル放送などの衛星放送により，ユーザが試聴できる番組の数が急増してきている．パソコンやレコーダのハードディスクの容量も増え，大量の番組（コンテンツ）を保存することが可能となったが，その反面，膨大な映像データの中から，視聴者の求めるシーンを素早く検索する技術の必要性がこれまでにも増して高まって来ている．本研究はサッカー映像のリプレーシーンとゴール付近のハイライトシーンの検出方法を提案する．シーンの検出には，MPEG-2エンコーダによって圧縮されたハイビジョンサッカー映像から抽出した特徴量とハイライトシーンとの間の因果関係をベイジアンネットワークで記述する手法を用いる．ベイジアンネットワークを用いることにより，抽出された特徴量からハイライトシーンの発生を確率的に推論することが可能になる．すでにベイジアンネットワークを用いたサッカー映像のハイライトシーンの検出法は提案されているが，それらの方法では，フレーム毎に画素単位でさまざまな画像処理を映像に施すことによって求めた特徴量を利用している．そのため，画面が大きくなると計算コストも大きくなるので，リアルタイム処理には専用の処理装置が必要になる．本研究で提案する方法はMPEG-2圧縮データに含まれている符号化パラメータから特徴量を計算するので，従来法に比べて計算量が少なく，ハイビジョンなどの高解像度映像であっても，通常のPCを用いてリアルタイム処理が可能である．また，従来法では各種シーンに対してベイジアンネットワークが提案されているが，いずれも，ネットワークモデル中のシーンに関わるイベントがすべてフレーム単位で定義されている．例えば，従来法のゴールシーンに関わる，ゴールゲートの出現，観客の声，リプレーの発生等のイベントは全てフレーム単位で数えている．しかし，各イベントの開始・終了フレームを明確に判定する手法が明らかにされておらず，場合によっては人の手で行わなう必要がある．そのため，ベイジアンネットワークを学習する時に、各種イベントの時間帯の与え方に誤差が含まれる可能性がある．さらに、テストビデオから，シーン検出する時，シーンの始終時間帯の検出も困難である．本研究の提案手法では，まず，MPEG-2圧縮データから直接抽出した符号化パラメータの特徴的な変化から，カメラの切り換えに伴う画面の切り替るカット点を検出し，隣接する二つのカット点間をショットとして定義する．さらに各ショットの特徴量を調べることにより，ショットをいくつかのイベントクラスに分類する．さらに，シーンをある特徴的なイベントの発生として捉えることにより，シーンの検出を行う．本手法では，各イベントの開始・終了時刻をショットのカット点によって明確に与えることができることができ，しかもMPEG-2圧縮データから自動的に求めることが可能である．提案方式の性能評価のために，実際のビデオデータを使用した検出実験を行ったところ，ゴール付近で起こるイベントシーンの再現率が86.17%，適合率90.76%，またリプレーシーンの再現率が81.00%, 適合率92.57%という検出結果が得られた．一方，従来法の検出結果では，同一のビデオデータではないが，ゴール付近で起こるイベントシーンの再現率71.1%，適合率89.8%であり，提案方式のほうが従来法に比べ，再現率，適合率ともに上回り，とくに再現率の向上が顕著である．以上のことより，提案法の有効性が確認された．電気通信大学201

Risk Aggregation in the presence of Discrete Causally Connected Random Variables

Risk aggregation is a popular method used to estimate the sum of a collection of financial assets or events, where each asset or event is modelled as a random variable. Applications include insurance, operational risk, stress testing, and sensitivity analysis. In practice the sum of a set of random variables involves the use of two well-known mathematical operations: n-fold convolution (for a fixed number n) and N-fold convolution, defined as the compound sum of a frequency distribution N and a severity distribution, where the number of constant n-fold convolutions is determined by N. Where the severity and frequency variables are independent, and continuous, currently numerical solutions such as, Panjer’s recursion, Fast Fourier transforms and Monte Carlo simulation produce acceptable results. However, they have not been designed to cope with new modelling challenges that require hybrid models containing discrete explanatory (regime switching) variables or where discrete and continuous variables are inter-dependent and may influence the severity and frequency in complex, non-linear, ways. This paper de-scribes a Bayesian Factorization and Elimination (BFE) algorithm that performs convo

Proceedings of the Fifth European Workshop on Probabilistic Graphical Models

Peer reviewe

Probabilistic Programming Concepts

A multitude of different probabilistic programming languages exists today, all extending a traditional programming language with primitives to support modeling of complex, structured probability distributions. Each of these languages employs its own probabilistic primitives, and comes with a particular syntax, semantics and inference procedure. This makes it hard to understand the underlying programming concepts and appreciate the differences between the different languages. To obtain a better understanding of probabilistic programming, we identify a number of core programming concepts underlying the primitives used by various probabilistic languages, discuss the execution mechanisms that they require and use these to position state-of-the-art probabilistic languages and their implementation. While doing so, we focus on probabilistic extensions of logic programming languages such as Prolog, which have been developed since more than 20 years