Video Event Detection according to Generating of Semantic Unit based on Moving Object

객체 움직임의 의미적 단위 생성을 통한 비디오 이벤트 검출

Nowadays, many investigators are studying various methodologies concerning event expression for semantic retrieval of video data. However, most of the parts are still using annotation based retrieval that is defined into annotation of each data and content based retrieval using low-level features. So, we propose a method of creation of the motion unit and extracting event through the unit for the more semantic retrieval than existing methods. First, we classify motions by event unit. Second, we define semantic unit about classified motion of object. For using these to event extraction, we create rules that are able to match the low-level features, from which we are able to retrieve semantic event as a unit of video shot. For the evaluation of availability, we execute an experiment of extraction of semantic event in video image and get approximately 80% precision rate.

비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.