• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.411-418
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• 2001

비디오 하이라이트(highlights)는 원래의 비디오 보다 짧고 많은 양의 의미를 갖는다. 기존의 파노라마 형태의 추상화 기법은 여러 프레임을 하나의 프레임으로 모자이크하는 형태이었고, TV 드라마 하이라이트 방법은 카메라의 이동이나 특수효과에 의존하기 때문에 스포츠 비디오에 적용은 부적합하다. 이 논문에서는 축구 비디오를 대상으로 시각정보와 자막을 이용하는 새로운 비디오 하이라이트 생성 방법과 이벤트 기반 비디오 인덱싱 방법을 제안한다. 하이라이트 생성은 하이라이트 생성 규칙에 따라 자막에 의해 추출된 TIT을 중심으로 시각정보에 의해 추출된 샷을 합성하여 생성하였고, 인덱싱은 자막으로 추출된 샷은 주요소로, 시각정보에 의해 추출된 샷은 부가적 요소로 구성하였다. 실험에서는 샷 추출기법 중 대표적인 컬러히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램과의 성능을 비교하여 제안한 하이라이트 기법이 다른 방식보다 우수함을 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.118-123
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• 2002

산업정보사회가 발달함에 따라 다양한 형태의 비디오 데이터들이 여러 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 이에 따라 이들의 가공을 통해 비디오에 나타난 의미 정보를 추출하려는 다양한 접근들이 시도되고 있으며, 최근 들어 데이터 마이닝을 이용한 기법에 대한 관심들이 증대되고 있다. 그러나 기존의 연구 대상에서 비디오 데이터를 기본으로 하여 지식 정보를 추출하기 위한 시도는 시공간적으로 방대한 비디오 데이터의 특징으로 인해 소극적으로 접근되어왔다. 본 논문에서는 유사한 비디오들로부터 효과적으로 비디오 데이터를 압축하고 특성을 추출하며 클러스터링을 통하여 형태론적인 비디오 정보로부터 직접 의미 있는 패턴을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 관심 영역 제한방법, 최소 반복도 제한방법 및 키 프레임 추출 방법 등이 포함된다. 최종적으로 실험용 비디오에 대한 마이닝 결과를 생성하고 최초의 트랜잭션과의 정확도를 비교하여 본 논문에서 제시한 기법들을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.123-128
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• 1999

본 논문에서는 기존에는 샷 경계 검출에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 논문에서는 샷 보다 상위레벨인 비디오 씬 추출에 초점을 맞추어 디지털 비디오를 구조화하는 시스템을 제안한다. 샷간의 유사도를 측정하기 위해서 칼라와 모션 특징을 이용하였으며, 비디오 내의 동적 또는 정적 특성을 반영하기 위해서 적응적 가중치를 적용하였다. 칼라 특징을 추출하기 위해서 각 샷의 내부에서 대표 프레임을 추출하였고, 각 샷 내부의 모션 정보는 MPEG 비디오 모션 벡터를 이응해서 추출하였다. 또한, 비디오 씬 분할 시 연산 시간을 줄이기 위한 기법을 제시하였다. 마지막으로 추출된 비디오 씬에 대해서 성능평가를 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.579-582
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• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.340-342
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• 2012

사람관련 사건을 실시간으로 인지하거나 빠르게 사건 관련 증거를 확보하기 위해서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있어야 하는데 기존의 시스템에서는 모든 프레임으로부터 주석 편집자가 수작업으로 관련 정보를 추출하여 색인해야 하기 때문에 많은 주석 시간을 필요로 하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 대량의 방범용 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 사건 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원하기 위해 전체 비디오 데이터 중에서 사람의 출현과 퇴장을 기준으로 키 프레임 구간을 추출하고, 키 프레임에서만 사람 관련 정보를 추출하여 사람 관련 주요 정보를 자동으로 추출하여 XML 스키마 형식으로 색인하는 비디오 주석 시스템을 개발하였다. 또한, 색인된 XML 데이터에 대해 구조 및 내용 기반 질의를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 하기 위해 XPATH 질의 인터페이스를 구현 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.583-587
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• 2002

비디오를 시청하기 위하여 원하는 비디오를 선택하고자 할 때 사용자들은 비디오의 전반적인 내용을 알 수 있는 방법이 많지 않다. 따라서 비디오 시청을 원하는 사용자들에게 비디오의 전반적인 개요를 보여주어 선택 할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\times$2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.222-226
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• 1998

뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 그리하여, 본 논문에서는 비디오 색인화를 자동화 하는 방법으로, 이전에 제안한 키 프레임(key frame)의 추출 방법을 이용하여 추출된 키 프레임을 대상으로 색인화 하였다. 즉, 추출된 키 프레임 중에서 메타 색인에 해당하는 앵커 프레임(anchor frame)을 선택하는 방법을 제시하고, 선택된 앵커 프레임을 이용하여 뉴스 비디오를 색인화 하였다. 구현된 비디오 색인화는 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징(browsing)되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬(scene)들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.517-518
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• 2024

본 연구에서는 특정 비디오에서 추출된 비디오 클립이 어떤 비디오에서 추출된 것인지 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 국내 이스포츠 리그 중 하나인 LCK의 경기 영상과 하이라이트 영상을 수집하여 알고리즘의 성능을 테스트하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 하이라이트 비디오 추출 모델개발에 필요한 비디오-하이라이트 클립 데이터셋을 구축하는 데 도움이 될 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.123-127
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• 2005

본 논문은 압축된 비디오 신호로부터 움직임 객체를 효과적으로 추출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 압축된 비디오는 압축과정에서 얻은 비디오 객체에 관한 여러 가지 정보들을포함하고 있으며, 이러한 정보는 객체 추출에 중요한 힌트가 된다. 본 연구에서는 각 매크로 블록의 움직임 정보만을 이용하여 움직임 객체를 추출하는 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 프레임에서 배경과 움직임 객체를 분리하고, 움직임 벡터의 히스토그램과 복잡도를 분석하여 움직임 객체의 유효성 여부를 판단한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.9-18
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• 2013

본 논문에서는 육하원칙 정보를 기반으로 홈비디오에서 키프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 키프레임 추출방법이란 비디오에서 중요하다고 생각되는 특정 프레임만을 선출하여 비디오를 요약하는 방법이다. 홈비디오의 경우 그 주제가 다양하여 특별한 가정을 통한 정보 추출이 어렵고, 주로 인물이 비디오의 중심이 되기 때문에 인물의 행동을 중심으로 요약을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 인물의 얼굴, 인물의 행동, 전체 배경 정보를 분석하여 인물 중심의 보편적인 요약 기준인 육하원칙의 주요 정보를 추출한다. 추가적으로 비디오의 매 프레임의 블러 크기를 측정하여 이용함으로써 프레임별로 얼마나 많은 정보를 포함하고 있는지 측정하고, 가장 많은 정보를 포함한 프레임을 키프레임으로 선출한다. 사용자 실험을 통해 사용자가 홈비디오에서 여러 개의 키프레임을 선택할 경우, 기존의 방법보다 사용자의 선택과 유사함을 확인할 수 있다.