• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.286-289
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• 2001

뉴스 비디오에서 앵커가 등장하는 첫 번째 프레임은 하나의 뉴스를 샷으로 설정하는데 기준이 되는 키 프레임이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 장면 전환을 검출을 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하며, 추출된 키 프레임을 대상으로 앵커 프레임의 공간적 구성과 얼굴의 특징 정보에 대한 사전 지식을 바탕으로 한 유사성 측정을 통하여 앵커를 인식하도록 한다. 앵커로 인식된 프레임은 하나의 뉴스 신에 대한 키 프레임이 되며 뉴스 비디오를 색인화 하는데 중요한 역할을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.745-750
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• 2000

인터페이스 명세에서 프레임문제(frame problem)란 "특정부분 이외의 모든 프로그램 상태는 변화되지 않는다"는 것을 기술하는 문제이다. 본 논문에서는 프레임문제를 상속을 지원하는 객체지향명세에서 재조명하고 이에 대한 현실적인 접근방법을 제시한다. 먼저 프레임문제를 정형적으로 다루기 위하여 프레임관계(frame relation)라는 개념을 도입한다. 프레임관계는 연산자와 변수간의 관계로 특정 연산자가 어떤 변수를 수정할 수 있는가를 나타낸다. 슈퍼클래스의 프레임관계는 앵커관계(anchoring relation)를 통하여 서브클래스로 확장되는데, 앵커관계는 서브클래스 변수에서 슈퍼클래스 변수로의 사상이다. 앵커관계는 프레임문제 해결의 핵심적인 역할을 한다. 즉, 연산자가 슈퍼클래스의 특정 변수를 수정할 수 있다는 것은 그 변수에 앵커 된 모든 서브클래스 변수를 수정할 수 있다는 것을 의미한다. 앵커관계는 프레임문제의 현실적이고 효과적인 접근방법으로, 널리 보급된 선.후조건문 방식의 인터페이스명세에 잘 접목된다는 부가적인 장점을 가진다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.17-24
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• 2006

In this paper, an algorithm for anchor frame detection in news video is proposed, which consists of four steps. In the first step, the cumulative histogram method is used to detect shot boundaries in order to segment a news video into video shots. In the second step, skin color information is used to detect face regions in each shot boundary. In the third step, color information of upper body regions is used to extract anchor object, which produces candidate anchor frames. Then, from the candidate anchor frames, a graph-theoretic cluster analysis algorithm is utilized to classify the news video into anchor-person frames and non-anchor frames. Experiment results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.219-222
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• 2000

수많은 종류의 비디오 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터를 분석하여 사용자에게 먼저 전체 비디오의 요약을 제시하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 기사 단위로 분할된 뉴스 기사 전체를 보여주지 않으면서도 기사의 내용을 왜곡됨이 없이 요약하여 효과적으로 사용자에게 보여주기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자에게 시각적인 요약 정보를 앵커 프레임 추출 및 대표 프레임 추출을 통해 필름 스트림(film trip)의 형태로 제시하고, 기사를 소개하는 앵커의 첫 대사를 폐쇄 자막(closed-caption)을 이용하여 추출하여, 이를 기사의 내용에 대한 요약으로 필름 스트립과 같이 제시하도록 하였다. 앵커 프레임을 추출하기 위해 본 논문에서는 폐쇄 자막에서의 "앵커:" 태그가 존재하는 시간 구간과 동기된 프레임을 선정한다. 또한 대표 프레임은 공개형 자막(open-cpation)이 존재하는 프레임과 빈도에 기반한 가중치가 높은 .폐쇄 자막에서의 키워드와 동기된 프레임을 선정하도록 하였다. 본 논문의 뉴스 기사 요약 시스템은 시각적인 프레임제시와 함께 기사의 내용을 바탕으로 하는 기사 요약문을 같이 사용자에게 제공함으로써 기존의 필름 스트립형태만 제공하던 시스템에 비하여 사용자 중심의 지능형 요약 서비스가 가능함을 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.507-510
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• 1998

다양한 분야에서 중요하게 사용될 수 있는 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 색인을 자동화하는 방법으로, 이전에 제안한 컷 추출 방법을 이용하였다. 컷에 의해 추출된 키 프레임에서 앵커 인식 알고리즘으로 앵커 프레임을 자동으로 추출하여 색인을 부여하는 방법으로 비디오 스트림에 대한 색인을 자동화하였다. 구성되는 색인 구조의 형태는 앵커 프레임들이 시간에 따른 사건의 연결이 되고, 앵커 프레임 내에서는 종속되는 키 프레임들을 중심으로 원형을 형성한다. 이들 각각을 논리적으로 통합하면 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하는 장점을 부여한다. 또한, 색인화 된 비디오 스트림을 이용하면 자동적으로 비디오 편집을 수행 할 수 있는 비디오 저작도구의 기반을 제공할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.12
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• pp.1157-1163
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• 2005

In this paper, an efficient and fast method to segment a video in the MPEG(motion picture expert group) video stream is proposed. For the real time processing of large amount of broadcasting data, we use DC images of I-frames in an MPEG compressed video with minimal decoding. Using the modified histogram comparison which counts on not only luminance but also chrominance information, the scene change detection was performed in the fast and accurate way Also, to discriminate anchorperson frame from non-anchor frame, a neural network method was introduced.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.1
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• pp.50-59
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• 2007

In this paper, an anchor shot detection method, which is a basic technology for managing news videos for index and retrieval purposes is proposed. To do that, two most popular news program such as 'KBS 9 Hour News' and 'MBC 9 Hour News' are analyzed and 4-step rule based detection method is proposed First, in the preprocessing, video shot boundaries are detected and the 1st frame of each shot is extracted as a key frame. Then, the detected shot is declared as an anchor shot, if all the following 4 conditions are satisfied. 1) There is an anchor face in the key frame of a shot. 2) Spatial distribution of edges in the key frame is adequate. 3) Background color information of the key frame is similar to the color information of an anchor model. 4) Motion rate in the shot is low. In order to show the validity of the proposed method, three 'KBS 9 Hour News' and three 'MBC 9 Hour News', which have total running time of 108 in minute and are broadcasted at different days, are used for experiments. Average detection rates showed 0.97 in precision, 1.0 in recall, and 0.98 in F-measure.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.6 no.3
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• pp.260-269
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• 2001

This paper proposes an efficient algorithm extracting anchor ranges that exist in news video for the unit structuring of news. To this purpose, this paper uses anchors face in the frame rather than the cuts where the scene changes are occurred. In anchor range, we find the end position (frame) of anchor range with the FRFD(Face Region Frame Difference). On the other hand, in not-anchor range, we find the start position of anchor range by extracting anchors face. The process of extracting anchors face is consists of two parts to enhance the computation time for WPEG decoding. The first pact is to find candidates of anchors face through rough analysis with partial decoding MPEG and the second part is to verify candidates of anchors face with fully decoding. It is possible to use the result of this process in basic step of news analysis. Especially, the fast processing and the high recall rate of this process are suitable to apply for the real news service.