비디오를 내용 별로 분할하기 위한 최소 단위는 비디오의 샷이다. 따라서 비디오 내용 정보를 분석함에 있어서 비디오의 샷 경계 검출은 필수적인 과정이다. 이러한 샷 전환 과정은 급격한 샷 전환 과정과 점진적인 샷 전환 과정으로 구분할 수 있다. 점진적인 샷 전환 과정의 경우 전환 과정이 여러 프레임들에 걸쳐 발생되는 관계로 점진적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여, 기존 샷 경계 검출 알고리즘은 일정 간격을 슬라이딩한 윈도우 프레임들 간의 차이를 비교하는 방식을 이용하였다. 기존 슬라이딩 윈도우 방법은 점전적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여 고정된 크기의 윈도우 하나만을 이용하였다. 이 경우, 슬라이딩 윈도우의 길이가 점진적인 샷 전환 과정에 비해 짧으면, 샷 전환을 검출하지 못 한다. 슬라이딩 윈도우의 길이가 샷의 길이보다 길면 샷을 점진적인 샷 전환으로 검출하는 오류가 발생된다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 서로 다른 크기의 다수의 슬라이딩 윈도우들과 적응적 경계치를 적용한 샷 경계 검출 방법을 제안한다.
대용량 영상을 다루는 디지털 비디오 라이브러리나 웹 방송에서는 영상 색인이 매우 중요한 역할을 하며, 이는 영상을 내용 단위로 분할하는 알고리즘에 기반한다. 본 논문에서 구현된 V2Web Studio는 영상 색인을 지원하는 시스템으로서, 샷 경계 검출 알고리즘을 이용한 영상 클립 생성 시스템이다. V2Web Studio는 영상 클립 생성 과정을 1) 영상 신호를 분석하여 샷 경계를 자동 검출하는 단계, 2) 검출된 결과에 포함될 수 있는 오류를 수작업으로 제거하는 단계, 3) 물리적인 샷 경계를 논리적인 계층구조로 모델링하는 단계, 4) 계층구조로 모델링된 각 모델링 인스턴스를 다양한 표준 압축 포맷으로 생성하는 단계로 구분하고, 각 단계에 해당하는 작업은 샷 검출기, 샷 검증기, 영상 모델기, 클립 생성기라는 독립적인 소프트웨어 도구로 구현하였다.
비디오 분할은 비디오 질의 시스템을 만드는 첫 번째 단계로서 각 샷이 같은 내용을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 샷들에 대한 비디오 시퀀스 분할을 목적으로 한다. 샷 전환의 형태는 급진적인 샷 전환과 점진적인 샷 전환으로 구분된다. 샷 전환 검출 접근의 중요한 문제는 샷 전환 검출의 실행을 결정하는 정확한 경계값을 구체화하기 어렵다는 것이다. 또한 클러스터 접근에서는 클러스터의 올바를 수를 찾기가 어렵다. 이러한 문제점들을 개선하고자 컬러-X$^2$ 명도 히스토그램 기반 퍼지 c-means 클러스터링 방법을 이용하여 하이브리드 형태의 샷 전환 검출 방법을 제안 하였다.
본 연구는 세계적으로 성공한 애니메이션의 샷리듬 유형을 제안하였다. 캠벨의 영웅서사에서 나타난 공간 변수 연구와 영상의 샷 지속시간 연구를 바탕으로 <겨울왕국(2013)>의 공간서사에 따른 샷리듬을 분석하였다. 이를 통해 세 가지 결론을 도출하였다. 첫째, <겨울왕국> 서사의 샷밀도를 통해 서사 강도의 시각화가 가능하다는 근거를 마련하였으며, 둘째, 상승형, 하강형, 산형, 함몰형, 복합형으로 나타난 샷리듬 유형을 도출하고 그에 따른 서사의 특징을 분석하였다. 셋째, 영웅서사 공간지도모델에서 나타난 샷리듬의 상도를 상, 중, 하로 구분하여 서사 강도의 측정 기준을 제시하였다. 본 연구는 철학적, 질적 방법에 치중된 애니메이션 콘텐츠 연구 흐름에서 예술적 정서를 객관적 데이터로 시각화 및 유형화 했다는데 의의가 있다.
IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
본 논문에서는 비디오 장면전환 효과 중 디졸브(dissolve)에 의한 점진적인 장면전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리의 효율성과 MPEG Sequence의 최소한의 복원과정을 위해 Ⅰ, P 프레임의 Color-R값에 대한 DCT계수를 사용하였다. 인간의 시각으로는 비디오의 장면전환점을 쉽게 구분해 낼수 있듯이 컴퓨터가 인식하기 쉽도록 영상을 3차원으로 시각화하고 분석하여 장면전환 구간을 검출하였다. 우선 각각의 영상에서 Color-R에 대한 DCT계수를 추출하고 블록단위인 8*8단위 열의 합을 구해 다시 프레임에 대한 행을 4단계로 분할하여 특징치를 분석하고 4단계의 샷 특징치를 통합하여 샷을 검출한다. 실험결과 제안한 방법이 영상의 단일 특징치를 사용한 방법보다 4단계의 특징치 분석을 사용함으로서 더 좋은 성능을 나타내었다 또한 Ⅰ, P 프레임의 Color-R값의 부분적 복원과정으로 계산시간을 절약할 수 있었다.
최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 저급 수준의 정보를 이용하여 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 축구와 같은 분야에서는 그 중에서도 골, 프리킥, 파울 장면 등의 고급 수준 내용 정보가 중요한 의미를 갖게 되는데 특히, 이러한 장면 중 중요하다고 여기는 장면은 재연 장면을 통하여 다시 시청자에게 보여주게 되며, 축구 비디오에 대한 요약에서는 이런 장면들이 꼭 포함되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 축구 비디오 데이터에서 재연 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 기본적으로는 축구 고유의 특징들을 이용하는데 첫 번째 특징은 샷의 길이가 너무 짧거나 너무 길지 않다는 것이고, 두 번째 특징은 재연 장면이라는 것은 장면이 느리게 다시 재생되는 것이기 때문에 움직임 특징이 일반적인 장면과는 다르다는 것이다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 구분하기 위하여 재연 장면을 두 가지 종류로 나누었다. 하나는 확대 상태의 재연 장면이고 다른 하나는 축소 상태의 재연 장면이다. 본 논문의 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 Recall과 precision 모두 77% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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