脳活動を用いた動画像編集に関する研究富山大学大学院理工学研究部（工学）富山大学大学院理工学教育部修士課程准教授参沢匡将宮崎雅概要：近年，非侵襲的脳機能計測技術が発展し，脳機能の解明及び応用が進んでいる．そこで，本研究では，脳波を用いて動画像編集を行うことを目的とする．具体的には従来の画像特徴ではなく，脳波からハイライトシーンを抽出することを試みる．背景・目的近年の脳機能計測技術の発展を受け，マルチメディア分野への応用に挑戦する．マルチメディア分野における脳科学の応用は評価が主であり，具体的なアプリケーションへの応用が行われていない．そこで，本研究では，脳活動により動画像を編集するシステムの構築を目的とする．具体的には動画像編集機能の1 つであるハイライトシーン抽出に着目する．ハイライトシーンは多くの人が興味をもつシーンであるため，複数人の動画像閲覧時の脳活動を計測し，分析することで，ハイライトシーン自動抽出手法の基礎的研究を行う．また，本研究では脳活動として，脳波を用いる．これまでのマルチメディアへの応用映像，画像メディアの評価－像メディア評価学の勧め－，電子情報通信学会誌，2013.4 評価・きれい・汚い・興味の有無など脳活動計測応用本研究ハイライトシーンの自動抽出実験多くの人が興味をもつシーン（ハイライトシーン）を脳活動から自動で抽出する。計測機器：EEG（Thought Technology社製 ProComp Infiniti）（サンプリングレート：256Hz）計測部位：国際10-20法におけるCz，Fz，O1，O2 動画像：Youtubeからダウンロードした，50本のCM動画像．実験タスク： Step1（レスト）：画面中央に”X”を表示し，それを注視することで脳活動を安定させる． Step2（動画像の閲覧）： CM動画像を30秒間閲覧する． Step3（アンケート）：動画像の内容に関して，「面白い」，「面白くない」の2択の回答を行う．結果解析手法本研究では，周波数領域に変換し，α波（8～13Hz）に着目し，個人ではなく集団のデータから推定することが望ましいため，全被験者のα波の時系列を加算平均し，ローパスフィルタの処理を行った．解析結果赤丸箇所は少女が頭突きで瓦を割るシーンであり，特徴的シーンである．そのため，ハイライトシーンとして捉えられると考えられ，α波が最も高いシーンをハイライトとして抽出することとした．評価結果ハイライトシーンを第3候補まで選ぶアンケートを行い，脳波から抽出されたハイライトシーンと比較した．その結果，動画像によって80%以上の精度で抽出可能であることが分かった．今後の展望上記研究成果をもとに，ハイライトシーン抽出精度の向上と共に，シーン分割や動画像符号化へ応用していく予定である．連絡先：富山大学知財・リエゾンオフィス [email protected] ℡076-445-6392 Fax 076－445－6939