지상파 방송에서는 청각장애인을 위해 폐쇄자막(closed caption) 서비스가 제공되고 있다. 현재의 폐쇄자막 방송은 속기사가 실시간으로 방송을 보면서 입력하기 때문에 지연이 있다. 또한 이렇게 입력된 폐쇄자막은 TV 프로그램 영상과 별도로 저장되기 때문에 영상과 그 시작점이 맞지 않는 경우가 대부분이다. 폐쇄자막을 온라인 서비스 등에 제공하고자 할 때 이러한 문제로 인해 영상과의 동기가 맞지 않아 사용이 어렵다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 음성을 인식하여 동기화된 텍스트를 추출하고, 이를 기 저장된 폐쇄자막과 정렬하여 동기화하는 방법을 제안한다. 실제 TV 프로그램과 자막에 적용하였을 때 대부분의 음절과 라인에서 동기화가 정확히 이루어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 동영상, 팟캐스트 오로부터 자막을 생성하여 청각장애인의 미디어 접근권을 향상시키는 음성인식기술을 적용한 자막생성에 대하여 제안한다. 또한 레퍼런스 음성 DB 와 드라마, 팟캐스트 오디오로부터 생성된 자막의 정확도에 대해 평가하였다. 오디오를 이용하여 생성된 자막은 사극의 경우에는 다소 정확도가 낮게 평가되었으나, 전체적으로는 약 80%이상의 정확도를 갖는 것으로 파악되었다.
동영상 장면에서 자막은 흔히 중요한 의미 정보를 나타내기 때문에 영상으로부터 자막 영역을 검출하는 것은 동영상에 대한 의미적인 분석 및 색인 등 다양한 범위에서 널리 응용될 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반으로 압축된 영상에서 자막 후보 영역을 검출하기 위한 고속의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자막 영역에서 나타나는 수평 밝기 값의 교대 패턴을 검출하기 위하여 각 블록 별로 1회의 1-D IDCT 과정을 필요로 한다
디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.
비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.
최근 하드웨어와 압축기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 요구가 급증하고 있다. 비디오 데이터는 비정형으로 되어있고 용량이 커서 내용기반 등 다양한 검색 기법이 요구된다. 비디오에 인위적으로 추가된 자막(Superimposed caption)은 비디오 내용을 분석하는데 중요한 역할을 하며 다양한 검색을 위한 색인 정보로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 비디오 프레임 내의 자막영역이 가지고 있는 텍스처 특성을 분석하여 자막영역을 분할하고 프레임들 간에 자막영역의 연속성을 이용하여 정확한 자막프레임구간과 대표자막영역 및 색상을 추출하는 방법을 기술한다.
디지털 비디오에서 텍스트 정보는 비디오 데이터의 시청각적인 정보를 보강하고 부가 정보를 제공하기 때문에 방대한 멀티미디어의 내용을 예측할 수 있는 중요한 단서를 제공한다. 본 논문에서 제안된 방법은 주어진 영상열로부터 자막의 획 특징을 이용하여 자막을 탐지하고, 프로젝션을 이용하여 자막의 위치를 찾는다. 찾아진 자막을 포함하는 바운딩박스에 대한 기하학적인 검증을 거친 후, 서로 인접하는 프레임에 있는 바운딩박스 중 공간적으로 동일한 위치의 바운딩박스에 대한 MAD를 이용하여 바운딩박스를 추적하고, 시간적 중복성을 이용하여 바운딩박스 영역의 화질을 향상시킨다. 다양한 비디오에 대한 실험 결과는 제안된 방법의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 360 VR에서 사용자 시점의 변화에 따라 자막이 팔로잉되는 기법을 제안하였다. Unity의 Scene에 Sphere 객체를 생성하고 Sphere 객체 표면에 360도 영상을 삽입한다. 이때, 시점을 내부로 변환하기 위해서 ReverseNormals 스크립트를 사용한다. 카메라 시점을 수정하기 위해 SightOrbitproved 스크립트를 사용한다. 이 스크립트를 이용해 시점에 따라 자막이 이동할 수 있는 환경을 설정한다. 다음으로 사용자가 원하는 3D Text(자막)를 Main Camera의 하위계층에 추가하고 360 VR 객체를 Build한다. 본 연구를 통해 구현된 3D Text 자막을 사용자 시점의 변화에 따라 비교하였다. 그 결과 시점의 변화가 진행되면서 일반 자막은 사용자의 시점에 따라 시선 밖으로 흘러가고 있으나, 3D Text 자막은 사용자의 시점에 따라 움직이면서 사용자가 항상 자막을 볼 수 있도록 구현되는 것을 확인할 수 있었다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.
예능프로그램에서 자막은 보충적인 설명이나 음향을 보완하는 보조적인 역할에서 재미와 감동을 극대화시키는 흥미유발형 자막 형태로 발전하였다. 본 연구는 JTBC <비정상회담>을 중심으로, 흥미유발형 자막의 특성과 시청자에게 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 연구방법론으로는 내용분석과 텍스트 분석을 병행하였다. 내용분석 결과, 전체 자막 수에 대비하여 흥미유발형 자막은 약 10~20%로 매회 일정비율을 유지하고, 제작진은 출연진의 캐릭터 구축 및 강화를 위해 출연진에게 별명을 설정하여 반복적으로 사용하고 있었다. 텍스트 분석 결과, 수용자는 프로그램에서 주로 사용된 자막 내용에 따라 출연진을 인식하고 있었다. 예능프로그램에서 제작진이 주관적으로 개입하여 의도적으로 사용하는 흥미유발형 자막은 출연진의 이미지를 형성하고, 수용자가 출연진을 인식하는 데 중요한 영향을 미쳤다. 자막을 사용하는 데 있어, 제작진의 신중한 자세와 능동적인 정보 소비자로서의 시청자의 역할이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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