본 논문은 유해한 동영상을 실시간으로 분석하고 차단하기 위하여, 동영상의 비주얼 특징으로서 그룹 프레임(Group of Frame) 특징을 추출하여 SVM 학습모델을 활용하는 유해 동영상 분류에 관한 것이다. 지금까지 동영상 분류에 관한 연구는 주로 입력 동영상을 뉴스, 스포츠, 영화, 뮤직 비디오, 상업 비디오 등 사전에 정의한 몇 개의 장르에 자동으로 할당하는 기술이었다. 그러나 이러한 분류 기술은 미리 정의한 장르에 따른 일반적인 분류 모델을 사용하기 때문에 분류의 정확도가 높지 않다. 따라서, 유해 동영상을 실시간으로 자동 분류하기 위해서는, 신속하고 효과적인 동영상 내용분석에 적합한 유해 동영상 특화의 특징 추출과 분류 모델 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유해 동영상에 대하여 신속하고, 정확한 분류를 위하여 유해 동영상의 대표 특징으로서 그룹프레임 특징을 정의하고, 이를 추출하여 SVM 학습 모델을 생성하고 분류에 활용하는 매우 높은 성능의 분석 방법을 제시하였다. 이는 최근 인터넷 뿐만 아니라 다양한 매체를 통하여 급속도로 번지고 있는 유해 동영상 차단 분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램(digital hologram)을 2 차원 비디오 압축기를 사용하여 압축하는 방법을 다룬다. 그 방법은 디지털 홀로그램을 다수 개의 부홀로그램(sub-hologram)으로 나누고, 각 부홀로그램을 2 차원영상화한 후 그 결과를 배열하여 동영상 시퀀스로 만들어 2 차원 동영상 압축기로 압축하는 방법이다. 각 부홀로그램을 2 차원 영상으로 만드는 방법으로 DCT(Discrete Cosine Transform)와 Fresnel 변환 변환(Fresnel Transform)을 사용하며, 다양한 크기의 부홀로그램을 고려한다. 2 차원 비디오 압축 방법으로는 H.264/AVC 와 HEVC 를 사용한다. 본 논문에서는 2 차원 영상 변환 방법, 부홀로그램의 크기, 그리고 2 차원 영상압축 방법에 따른 성능을 비교하고 분석한다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
웹의 일반화, 블로그, 미니홈피와 같은 1인 미디어의 발달, 그리고 동영상 디지털기기의 융합에 의해, 웹을 활용한 멀티미디어 비디오의 서비스가 보편화 되었다. 그러나 기존에 활용되는 비트맵 기반의 멀티미디어 비디오인 플래시 동영상은 물결현상, 지체(lag)현상, 오디오와 비디오의 비동기화 현상 등의 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 파일포맷 변환 소프트웨어와 동영상 편집 프로그램을 활용하여 비트맵 기반으로 제작된 플래시 비디오의 문제점을 해결함으로써 웹상에서 효과적인 웹비디오로 서비스하기 위한 변환기법을 제시한다. 또한 13가지 코덱을 대상으로 5가지 영상에 대한 실험을 수행하여 변환결과를 비교 분석한다. 각 영상의 특성을 고려한 가장 적합한 방안은 SWF2Video pro를 활용하여 MainConcept H.264 Video 코덱을 활용함으로써 달성할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 웹상에 효과적인 웹비디오 제작 방안으로 활용할 수 있다.
텍스처전이(Texture Transfer) 기법은 타겟영상의 고주파 성분인 텍스쳐를 소스영상에 적용시키는 영상처리 방법이다. 이 텍스쳐 전이기법은 입력 영상에 표현되고 있는 질감 등의 스타일을 대상 영상에 전이시키는데 사용 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 텍스쳐 전이기법을 비디오에 적용시키기 위한 방법을 제안한다. 특히 동영상에 적용시키기 위한 실시간 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기존 텍스쳐 전이기법에 사용되는 커널의 모양을 변경하여 병렬화가 가능하도록 하였으며, 동영상 적용 시 발생하는 시간적 일관성문제를 해결하기 위한 방법으로 비디오 프레임 영상의 다중해상도를 사용한 광류측정법을 제안하여 적용함으로써 실시간 비디오 처리를 가능하게 하였다.
비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.
휴대가 간편하고 해상도가 높은 저가의 비디오 캠코더가 출시되면서 비디오 영상이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 비디오 장치는 휴대용 장치, 모바일용 장비, 소형 헬기, 비행선이나 무인항공기(UAV) 등에 탑재될 수 있다. 본 연구는 무인헬기에서 촬영된 비디오 동영상을 전처리하여 영상프레임을 추출하고, KLT연산자를 사용하여 추출된 특징점을 인접한 프레임에서 추적한 후 이를 이용하여 영상정합을 수행하여 영상지도 제작의 가능성을 분석하였다. 그 결과 항공 비디오 인접영상프레임을 자동으로 등록할 경우 기준영상에서 등록할 프레임간 이동량이 커지면서 자동 특징점 정합률이 다소 낮아지는 것을 알 수 있었으며, 자동 영상등록시 픽셀 이동량에 비해 안정된 촬영조건이 매우 중요함을 알 수 있었다.
멀티미디어 기술이 발전됨에 따라 방대한 양의 동영상 데이터로부터 원하는 장면을 빠르고 손쉽게 검색하기 위한 연구는 동영상을 포함한 멀티미디어 서비스가 제공되는 현 시점에서 대단히 시급한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 동영상데이터를 대상으로 장면전환 지점을 검출하기 위하여 검색을 원하는 영상을 4개의 구역으로 구분하여 각각의 구역에 경계위치를 설정하며, 설정된 경계위치에 해당하는 칼라값을 분석하여 비디오 메모리에 저장한 후 이미지 데이터 베이스에 저장된 동영상 데이터의 각 Frame도 공간별 칼라값을 추출하여 이를 비디오 메모리값과 비교해서 연속된 두 Frame간의 칼라값 차이를 구하여 그 차이가 임계값 이상이 되면 장면전환 지점으로 검출하는 방법으로 사용자가 원하는 정보를 빠르게 검색하는 시스템을 설계하였다.
실감형 디스플레이 장치들을 지원하기 위해 다시점 영상을 효율적으로 코딩하는 방법은 다시점 비디오 코딩 방법과 다양한 전송 환경과 다양한 종류의 단말들을 통합적으로 지원할 수 있는 스케일러블 비디오 코딩 방법은 존재하지만, 현재 유비쿼터스 환경에서 실감형 서비스를 지원하면서 동시에 다양한 환경을 지원할 수 있는 통합된 동영상 정보를 생성하는 방법은 존재하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 통합된 동영상 정보를 생성하는 다중 확장 비디오 코딩의 개념과 동작에 대해 설명하고 최적의 inter layer 참조 영상 선택 방법에 대해 분석한다.
통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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