ワークフローに注目：動画ストリームからの自動かつ効率的なイベント発見

Abstract

ビジネスプロセス管理やプロセスマイニングといった分野は、記録されたイベントデータに基づいてプロセスに関する洞察を発見することで組織を支援します。しかし、プロセス分析の障害となるのがデータのマルチモーダル性です。たとえば、ビデオ形式のデータは、そのままではイベントとして解釈できません。本研究では、SnapLogというアプローチを提示します。この手法は、画像埋め込みを用いてフレームを特徴ベクトルに変換し、フレームごとの類似度行列によって時間的セグメンテーションを行うことで、ビデオからイベントデータを抽出します。その後、一般化された少数ショット分類を用いてビデオの各セグメントにラベルを割り当て、イベントとして解釈可能な、ラベル付けされたタイムスタンプ付きのフレーム部分列を生成します。従来のプロセスマイニング手法を用いて、得られたデータを分析できます。本アプローチが、ビデオ内のプロセスを正確に反映するログを生成できることを示します。