Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.553-555
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1998
효율적인 비디오 검색과 브라우징을 위해서는 비디오를 장면 단위로 나누는 비디오 분할과 더불어 분할된 비디오 셧을 대표하는 프레임을 군집화하는 기술이 필요하다. 이는 내용 기반 비디오 검색 및 브라우징의 바탕이 되는 핵심 기술로써, 국내외적으로 많은 연구가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주파수 정보를 이용한 대표 프레임 군집화 방법을 제안하고 실험 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 방법에서는 웨이블렛 변환을 통하여 대표 프레임의 주파수 정보를 구한 후, 고주파 영역과 저주파 영역에 가중치를 두어 대표 프레임을 군집화 하였다. 제안된 방법을 드라마 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과 군집화의 정확도가 우수할 뿐 아니라 군집화 정도를 조절할 수 있어 다양한 수준의 군집화를 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.
An important aspect of video program indexing and retrieval is the ability to segment video program into meaningful segments, in other words, the ability of content-based video program segmentation. In this paper, a new approach using speech recognition technology has been proposed for content-based video program segmentation. This approach uses speech recognition technique to synchronize closed caption with speech signal. Experimental results demonstrate that the proposed scheme is very promising for content-based video program segmentation.
최근 정보통신의 급속한 발달로 비디오의 내용기반 검색은 많은 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 자동적인 비디오 검색에 있어서 장면전환의 검출은 없어서는 안될 필수적인 과정이다. 그래서, 압축 영역이나 비압축 영역에서의 장면전환검출 기법들이 많이 제안되었다. 특히, 비디오가 대용량화됨에 따라 압축 영역에서의 검출 기법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 압축비디오에서 I-프레임의 DC 영상과 B-프레임의 매크로 블록 타입만을 이용하여 정확한 컷의 위치를 찾아내고자 한다. 그리고, 비디오 구조화의 수행에 적합한 성능과 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.356-358
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1999
최근 몇 년 동안 멀티미디어 정보의 급격한 증가와 더불어, 사용자에게 다양한 형태의 검색 환경 제공하기 위한 연구들이 꾸준히 이루어지고 있지만, '얼굴에 의한 질의(Query-by-face)'에 대한 연구는 다른 검색 방법에 비해 상대적으로 미약한 편이다. 얼굴 검색은 일반적인 내용기반 검색 분야에 비해 어려운 분야로 현재 대부분의 얼굴 인식 및 검색 시스템들은 일정한 배경 및 조명, 동일한 얼굴 크기를 갖는 한정된 형태의 데이터만을 사용한다. 본 논문에서는 영화 비디오로부터 추출된 대표 프레임 중 사용자가 원하는 등장 인물을 찾기 위한 기술 개발을 위해 비디오 영상으로부터 얼굴을 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 실험 영상이 제한되어 있다거나 인식의 정확성을 위해 몇 개의 부수적인 얼굴 데이터를 별도로 보관해야만 했지만 본 논문에서는 배경과 두드러진 특징을 갖는 얼굴 색을 이용하여 얼굴 영역 검출 속도를 향상시키고, 웨이블릿 변환과 하우스돌프 거리(Haudorff distance)를 이용하여 별도의 데이터가 필요없이 얼굴을 인식이 가능한 시스템을 설계하였다. 또한, 영화 비디오 및 뉴스, 인터뷰 비디오 등 다양한 형태의 배경 및 조명, 크기 변화를 갖는 데이터에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 성능 평가 실시하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.755-758
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2005
뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.
현재 사용하는 순차적인 뉴스 비디오 검색 방법은 많은 시간을 소비한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 , 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 뉴스 비디오를 내용(뉴스 사건)단위별로 검색할수 있는 자동 인덱스 모듈과 원격 검색 브라우저 모듈을 제시한다. 인덱싱 모듈은 기본적으로 이미지 프로세싱을 기반으로 하여 뉴스 앵커를 검출하고 뉴스 아이템을 분할한다. 인덱싱 구성요소는 뉴스 비디오 내용에 대한 대표영상(뉴스아이콘)과 부가적인 정보를 포함하는 뉴스 자막으로 구성하였다. 검색 브라우저 모듈은 추출된 인덱싱 요소를 아이콘하여 뉴스사건 단위로 내용을 검색할수 있도록 설계하였다. 본 연구의 결과는 매일 발생되는 뉴스를 자동 인덱싱하여 사용자에게 뉴스서비스의 효율적인 적용이 기대된다.
Recently, together with increasing use of multimedia data, many works on moving objects in video databases have been made. Moving objects change visual features and spatial positions with the lapse of time in video data. And they arc related to the other objects or events. In this paper, we propose a new modeling and various query types of moving objects for content based retrieval in video databases. The proposed modeling represents visual features, moving trajectories and semantic contents related to objects. Therefore, it allows to process various query types. And we propose various query operators for the retrieval types. To show the superiority of our modoling, we implement the retrieval systems and compare it with the existing methods in terms of the supporting query types. The proposed method supports various query types and improves the efficiency of the query processing over the existing methods.
초음파 진단장치는 X선 촬영과 달리 인체에 해를 주지 않고 계속적으로 장시간 관 찰할 수 있고 실시간으로 영상을 볼 수 있으며, 또 타장비에 비해 가격이 저렴하고 소형이 라는 장점이 있다. 현재는 이 영상들을 대용량 저장매체에 저장되어 컴퓨터를 통해 재생하 여 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 막대한 양의 영상데이터를 검색하기 위한 새 로운 검색방법을 제시한다. 제안하는 검색방법은 검색을 원하는 정지화상의 컬러이미지를 제시하면 시스템이 이를 자동으로 분석하여 이미지 데이터베이스에 저장된 유사한 이미지데 이터들과 관련된 정보들을 질의결과로 나타내어 쉽게 검색하고자 한다. 이를 위하여 사용자 가 제시한 정지화상을 Bitmap으로 구성하고, Bitmap전체의 비디오 메모리에서 검색할 부분 영역을 검색대상으로 설정한다. 이 값을 key값으로 우선적으로 여기에 원하는 유사비를 설 정한 후 전체 동화상의 각 프레임에서 추출한 비디오 메모리 데이터와 검색 화면의 비디오 메모리를 Pixel별로 비교하여, 사용자가 원하는 영상데이터의 위치point 값과 유사비율값을 보관한다. point값으로 보관된 것을 유사비율에 따라 우선 순위를 정하여 데이터베이스에 보 관하고 이 보관된 후보 이미지들을 순위별로 화면에 나타내어 사용자가 원하는 이미지데이 터를 쉽고 빠르게 검색할 수 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.5B
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pp.913-924
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2000
This paper proposes an efficient descriptor for objects motion trajectory and a video retrieval algorithm based on objects motion trajectory. The algorithm describes parameters with coefficients of 2-order polynomial for objects motion trajectory after segmentation of the object from the scene. The algorithm also identifies types, intervals, and magnitude of global motion caused by camera motion and indexes them with 6-affine parameters. This paper implements content-based video retrieval using similarity-match between indexed parameters and queried ones for objects motion trajectory. The proposed algorithm will support not only faster retrieval for general videos but efficient operation for unmanned video surveillance system.
With the advancement of internet and video compression technology, there has been an increasing demand for video, and producted a large quantity contents of UCC. Therefore, Semantic-sensitive retrieval and construction for digital video library is more in demand than ever. However, it is extremely difficult to categorize and label scenes in any video automatically for searching wanted scene. This study proposes a method to extract certain scenes and analyze the video content, and shows the experimental results after categorizing 5 sports news(soccer, baseball, golf, basketball, and volleyball).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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