Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.97-104
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2005
Caption texts frequently inserted in a manufactured video image for helping an understanding of the TV audience. In the movies. replacement of the caption texts can be achieved without any loss of an original image, because the caption texts have their own track in the films. To replace the caption texts in early methods. the new texts have been inserted the caption area in the video images, which is filled a certain color for removing established caption texts. However, the use of these methods could be lost the original images in the caption area, so it is a Problematic method to the TV audience. In this Paper, we propose a new method for replacing the caption text after recovering original image in the caption area. In the experiments. the results in the complex images show some distortion after recovering original images, but most results show a good caption text with the recovered image. As such, this new method is effectively demonstrated to replace the caption texts in video images.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.743-746
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2001
멀티미디어 정보 중 비디오 데이터는 정보량이 많기 때문에 자동화된 비디오 영상 처리 기술이 필요하다. 시청자의 이해와 시청의 편의성을 제공하기 위하여 대부분 비디오에 자막을 삽입하게 된다. 외국 방송물 및 영화에 삽입된 다른 언어 자막을 편집 과정에서 자막으로 교환 할 필요성이 종종 있게 된다. 기존의 방법들은 자막 부분을 충분히 포함하는 일정 영역에 특정 색상을 채운 후 새로운 자막을 삽입하게 된다. 기존 방법의 문제점은 많은 영역에 대해 비디오 영상 정보를 손실 시킴으로써 시청자에게 시청의 불편을 초래하고 자막 교환의 비 효율성과 부 자연스러움을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 극복하기 위하여 자막 영역을 원영상으로 복원한 후 다른 자막으로 교환하는 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원을 위하여 비디오 정보와 BMA(Block Matching Algorithm)를 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고, 복원된 영역에 다른 자막으로 교환함으로써 효과적인 자막 교환 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 원영상 복원을 이용한 자막 교환 방법은 기존 방법에 비해 자연스럽고 효과적인 교환 방법임을 볼 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.930-938
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2007
Captions which appear in images include information that relates to the images. In order to obtain the information carried by captions, the methods for text extraction from images have been developed. However, most existing methods can be applied to captions with fixed height of stroke's width. We propose a method which can be applied to various caption size. Our method is based on connected components. And then the edge pixels are detected and grouped into connected components. We analyze the properties of connected components and build a neural network which discriminates connected components which include captions from ones which do not. Experimental data is collected from broadcast programs such as news, documentaries, and show programs which include various height caption. Experimental result is evaluated by two criteria : recall and precision. Recall is the ratio of the identified captions in all the captions in images and the precision is the ratio of the captions in the objects identified as captions. The experiment shows that the proposed method can efficiently extract captions various in size.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.444-446
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2000
MPEG은 동영상 압축 규약의 하나로서 고화질을 유지하면서 높은 압축율을 제공하기 때문에 그 사용 범위가 점차로 넓어지고 있으며, 또한 이러한 이유로 인해서 MPEG 데이터에 대한 편집 시스템의 요구도 점차 증가되고 있다. 그러나 MPEG 스트림에 대한 편집은 대부분 공간 영역에서 수행되기 때문에 수행 시간이 오래 걸리고 화질이 저하된다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 DC 이미지를 이용한 MC-DCT 영역에서의 자막 처리 방법을 제안함으로써 기존의 자막 처리 방법이 안고 있는 단점을 극복하도록 하였다. 제안한 방법에서는 MC-DCT 영역에서의 워터마크 삽입 방법[1]을 응용하여 화면 상태에 따라 자막의 세기를 조절함으로써 P, B 프레임의 처리 과정에서 발생하게 되는 화질 저하를 최소화하도록 하였다. 이러한 MC-DCT 영역에서의 자막 방법을 사용함으로써 기존의 자막 처리 방법 보다 약 4.9배 빠른 수행 속도를 얻을 수 있었으며, 화질 보존의 측면에서도 기존의 자막 처리 방법이 화면 전체에 대해서 화질 저하가 발생하는 반면 제안한 방법은 자막이 들어가는 부분에 대해서만 화질 저하가 발생하는 반면 제안한 방법은 자막이 들어가는 부분에 대해서만 화질 저하가 발생하였다. 이러한 방법을 MPEG 스트림에 대해서 사용하게 된다면, 소프트웨어만을 이용한 저가의 데스크 탑 환경에서도 효율적인 자막 처리가 가능하게 될 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.359-361
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2000
본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.120-123
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2021
디지털화와 기술의 급격한 발전으로 방송 서비스도 고품질 서비스를 보다 편리하게 이용할 수 있도록 진화하고 있다. 이러한 변화하는 방송 환경에서 비장애인 대비 소외계층의 정보 접근성을 높이기 위한 연구에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구의 일환으로 UHD 자막 방송 서비스를 개선하기 위한 연구인 '감성표현 자막 서비스 기술' 연구를 진행하였다. 감성표현 자막 서비스 기술은 단순한 텍스트의 전달이 아닌 이미지와 폰트 스타일을 포함한 다양한 시각적 표현을 통해 청각장애인의 방송 내용에 대한 이해도를 향상시키기 위한 기술이다. 본 논문에서는 이러한 감성표현 자막 서비스를 소개하고 해당 서비스를 가능하게 하는 관련 기술과 시스템 구현 결과에 대하여 다룬다. 지상파 UHD 방송을 대상으로 개선된 형태의 자막 서비스를 제공하기 위한 핵심 시스템인 감성자막 편집기를 개발하였다. 감성자막 편집기는 화자의 감정 정보 등을 입력, 편집하고 편집된 감성자막을 영상과 싱크를 맞추어 재생하는 기술과 감성자막을 UHD 송출시스템으로 전송하는 시스템이다.
본 논문은 DCT를 기반으로 하여 비디오 내에서 자막을 I-frame들로부터 추출하였다. 본 논문에서 제안하는 자막 검출 및 추출 방법은 자막이 주위 배경 화면과 그 대비 값이 크다는 점과 화면상에 일정한 시간동안 유지된다는 점을 이용하였다. 먼저 비디오 내에서 I-frame들의 DCT 값들로부터 주위 배경화면과 비교하여 그 대비 값이 큰 영역들을 표시하였다. 이로부터 자막의 시간적 특성과 공간적 특성을 이용하여 자막을 포함하는 프레임을 검출하여, 그 내에 있는 자막 영역을 추출하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.141-144
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2021
최근 지상파 UHD 방송에서는 자막을 비디오 패킷에 삽입하여 전달하는 기존 방식이 아닌 별도의 전송로로 전달하는 폐쇄형 자막(closed caption) 방식을 적용하고 있다. 또한 자막에는 문자 뿐만 아니라 이미지까지 포함하여 청각장애인의 프로그램 이해도를 높이는데 활용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 청각장애 시청자가 방송 콘텐츠 내용의 이해도를 향상시키기 위하여 지상파 UHD 방송에서 기존의 문자 자막과 움직이는 이미지 자막(=감정표현 자막)을 송출하여 동시에 표현할 수 있는 송출시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.44-45
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2016
자막은 청각장애인들의 의사 소통, 정보 전달 및 정보 획득에 중요한 부분을 차지하는 서비스이다. 특히, 지상파 DTV 에서 청각장애인의 방송시청권보장을 위한 일환으로 제공되고 있는 폐쇄자막은 지상파 DTV 뿐만 아니라, 케이블, 위성방송, IPTV 및 VOD 서비스에서도 활용이 가능한 재활용성이 높은 콘텐츠이다. 그러나, 속기사에 의한 실시간 폐쇄자막 서비스가 제공되는 방송환경에서 많은 방송 프로그램의 폐쇄자막들이 일회성으로 사용되고 사라지는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 폐쇄자막 콘텐츠의 미디어 매체별 재활용성을 높이기 위한 한 방법으로 CEA-708 표준을 지원하는 폐쇄자막의 사전 제작 및 기저작된 자막의 편집을 위한 저작도구를 소개한다.
In this paper, We propose an efficient automatic caption detection and location method, caption recognition using FE-MCBP(Feature Extraction based Multichained BackPropagation) neural network for content based retrieval of video. Frames are selected at fixed time interval from video and key frames are selected by gray scale histogram method. for each key frames, segmentation is performed and caption lines are detected using line scan method. lastly each characters are separated. This research improves speed and efficiency by color segmentation using local maximum analysis method before line scanning. Caption detection is a first stage of multimedia database organization and detected captions are used as input of text recognition system. Recognized captions can be searched by content based retrieval method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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