本稿では、人間の認知特性に基づいた映像のハイライトシーンの自動抽出の方法を新しく提案する。映像視聴時の人々の瞬きは、ハイライトシーンでは一斉に抑制され、出来事の分節で揃って発生するという特徴を示す。そこで、映像に対する瞬きの発生確率を多層1次元畳み込みニューラルネットワークに学習させ、その推定値が急峻に低下している箇所を同定することで、映像のハイライトシーンを自動的に抽出することができた。瞬き情報は外部から容易にセンシングできるため、この手法を使えば、より人間の情報処理スタイルにマッチした映像のハイライトシーンの自動抽出を手間のかかる作業なしに行うことが可能になる。