非構造化データを用いた感情推定モデルの検討

抄録

近年,SNSにおいてスポーツの試合のハイライト動画が多く見受けられる.ハイライト動画を作成する際には,長時間の動画を短時間の動画へ編集する作業が必要不可欠となる.しかし,編集作業には多くの時間や資金を要する.その解決策の1つとしてある要素を基にハイライトシーンを自動抽出し,ハイライト動画を自動作成するシステムが挙げられる.その際,要素としてボールや選手の位置,選手の動きの大きさなどを使用し,ハイライト動画を自動作成するシステムを構築することが考えられる.しかし,前述のシステムでは,システムに対応していないスポーツの際,ハイライトシーンを正確に抽出することが難しいという課題がある.そこで筆者らは,あらゆるスポーツにおいてハイライト動画の自動作成が可能なシステムの構築を目的としている.本稿では,非構造化データを用いた感情推定モデルの検討を行い,顔全体画像と口元のみの画像を用いて作成した笑顔判別モデルでは口元のみの画像を用いたモデルの方が適合率が高いことを確認した.