中村聡史研究室

明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科: Human-Information Interaction / Lifelog / BADUI

GNWS2016で「音楽動画に対するソーシャルコメントと音響・映像特徴量を用いた印象推定手法の検討」というタイトルで発表&受賞してきました(阿部和樹)

      2016/12/28

中村研B3の阿部和樹です.

11月18日〜19日に群馬県草津町で開催された,グループウェアとネットワークサービスワークショップ(GNWS2016)にて研究発表をしましたので,その報告をさせていただきます.発表した論文のタイトルは,「音楽動画に対するソーシャルコメントと音響・映像特徴量を用いた印象推定手法の検討」です.

研究の概要

今回の研究は,日々増え続ける一方のYouTubeやニコニコ動画といった動画共有サイトにおける音楽動画(音楽と映像を組み合わせた動画)について,視聴時にユーザがどのような印象を受けるのか(かわいい、かっこいい、堂々としているなど)ということを推定する研究となっています.

本研究では,ニコニコ動画における音楽動画を対象とし,動画が持つ特徴を分析することによって印象を推定します.我々は,

  • 客観的特徴量(物理的な特徴量)として、音楽から得られる音響特徴量と映像から得られる映像特徴量
  • 主観的特徴量として、ニコニコ動画における音楽動画に対するコメントを分析し,単語などから得られるコメント特徴量

という複数の特徴量を融合した印象推定について,どの程度精度良く求めることができるのか,どういった組み合わせが各印象においてよいのかなどの調査を行いました.研究の結果を以下にまとめます.

  • 印象の種類によっては,コメント特徴量のみを用いた推定の精度が最も高かった.
  • 音響特徴量,映像特徴量,コメント特徴量を組み合わせた印象推定は,ほぼ全ての印象に対してある程度高い精度を得られた.
  • 映像特徴量の取得方法は,5秒ごとに切り出した静止画の色情報(カラーヒストグラム)を用いる手法が適している.

今後は本研究を応用し,印象語を用いた検索インターフェースの実装を目指します.具体的には,「カッコイイ」や「可愛い」といった印象語を検索クエリとし,印象に合った音楽動画を自動検出,提示するシステムを想定しています.

 

[発表スライド]

発表に使用したスライドがこちらになります.

また、論文は下記からアクセスできますので、どうぞ。

[論文情報]

阿部和樹,土屋駿貴,大野直紀,中村聡史,山本岳洋: 音楽動画に対するソーシャルコメントと音響・映像特徴量を用いた印象推定手法の検討,GNワークショップ2016(GN Workshop 2016)論文集,2016,1-7(2016-11-11)

ベストプレゼンテーション賞を受賞しました

今回の発表でベストプレゼンテーション賞をいただきました.発表の練習に協力していただいた中村先生,土屋先輩,今城先輩,そして研究室の皆さん,本当にありがとうございました!!

gnws2016_1

感想

私としては初の学会発表でしたが,周囲のサポートにより発表までたどり着くことが出来ました.発表に対する自信は着いたものの,まだまだ「こうしておけばよかった…」と反省する点の方が多いほどです.今後も研究に励み,自身の納得のいく研究発表を目指して頑張りたいと思います.

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