The KIPS Transactions:PartD (정보처리학회논문지D)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Creation of Soccer Video Highlight Using The Structural Features of Caption

자막의 구조적 특징을 이용한 축구 비디오 하이라이트 생성

  • 허문행 (한국소프트웨어 진흥원) ;
  • 신성윤 (군산대학교 컴퓨터정보과학과) ;
  • 이양원 (군산대학교 컴퓨터정보과학과) ;
  • 류근호 (충북대학교 전기전자 및 컴퓨터공학부)
  • Published : 2003.08.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

A digital video is usually very long temporally. requiring large storage capacity. Therefore, users want to watch pre-summarized video before they watch a large long video. Especially in the field of sports video, they want to watch a highlight video. Consequently, highlight video is used that the viewers decide whether it is valuable for them to watch the video or not. This paper proposes how to create soccer video highlight using the structural features of the caption such as temporal and spatial features. Caption frame intervals and caption key frames are extracted by using those structural features. And then, highlight video is created by using scene relocation, logical indexing and highlight creation rule. Finally. retrieval and browsing of highlight and video segment is performed by selection of item on browser.

디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.

Keywords

References

  1. G. Davenport, T. Smith and N. Pincever, 'Cinematic Primitives for Multimedia,' Computers and Graphics, Vol.15, pp.67-74, 1991 https://doi.org/10.1109/38.126883
  2. I. Guyon, 'Applications of Neural Networks to Character Recognition,' International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol.5, pp.353-382, 1991 https://doi.org/10.1142/S021800149100020X
  3. S. Harmalkar, R. M. K. Sinha, 'Integrating Word Level Knowledge in Test Recognition,' In Proc. of ICPR, pp.758-760, 1990 https://doi.org/10.1109/ICPR.1990.118211
  4. F. Li and S. S. Yu, 'Handprinted Chinese Character recognition Using Probability Distribution Feature,' International Journal of Pattern Recognition and Artifical Intelligence, Vol.8, pp.1241-1258, 199 https://doi.org/10.1142/S0218001494000620
  5. M. A. O'Hair and M. Kabrisky, 'Recognizing Whole Words as Single Symbols,' In Proc. of ICDAR, pp.350-358, 1991
  6. J. Hernando, 'Voice Signal Processing and Representation Techniques for Speech Recognition in Noisy Environments,' Signal Processing, Vol.36, No.3, pp.393, 1994
  7. Y. Pan, J. Wu, S. Tamura and K. Okazaki, 'Neural Network Vowel-Recognition jointly Using Voice Features and Mouth Shape lmage,' Pattern Recognition, Vol.24, pp.921-927, 1991 https://doi.org/10.1016/0031-3203(91)90089-N
  8. K. Hang-Bong, 'Generation of Video Highlights Using Video Context and Perception,' Proc. of SPIE, Storage and Retrieval for Media Databases 2001, Vol.4315, pp.320-399, 2001 https://doi.org/10.1117/12.410942
  9. M. Christal, M. Smith, C. Taylor and D. Winkler, 'Evolving Video Skims into Useful Multimedia Abstractions,' Proc. CHI'98, pp.171-178, 1998 https://doi.org/10.1145/274644.274670
  10. M. Yeung, B. Yeo and B. Liu, 'Segmentation of Video by Clustering and Graph Analysis,' Computer Vison and Image Understanding, Vol.71, No.1, pp.94-109, 1998 https://doi.org/10.1006/cviu.1997.0628
  11. A. Hanjalic and H. Zhang, 'An Integrated Scheme for Automated Viedo Abstraciton Based on Unsupervised Cluster-Validity Analysis,' IEEE Trans Cir.& Sys. for Viedo Tech, Vol.9, No.8, pp.1280-1289, 1999 https://doi.org/10.1109/76.809162
  12. S. Uchihashi, J. Foote, A. Girgenshon and J. Boreczky, 'Video Manga : Generating Semantically Meaningful Video Summaries,' Proc. ACM MM'99, 1999
  13. R. Lienhart, S. Pfeiffer and W. Effelsberg, 'Video Abstracting,' Communications of the ACM, Vol.40, No.12, pp.54-62, 1997 https://doi.org/10.1145/265563.265572
  14. S. Pfeiffer, R. Lienhart, S. Fisher and Effelsberg, 'Abstracting Digital Movies Automatically,' Int. Jour. Visual Communication and Image Representation, Vol.7, No.4, pp.345-353, 1996 https://doi.org/10.1006/jvci.1996.0030
  15. N. Babaguchi, 'Towards Abstracting Sports Video by Highlights,' Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo (III), pp.1519-1522, Aug., 2000 https://doi.org/10.1109/ICME.2000.871056