• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.444-447
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• 2007

본 논문에서는 비디오에서 자막을 자동 추출하기 위한 강건한 자막 분리 알고리즘을 제안한다. 주어진 비디오에서 자막이 존재할 가능성이 있는 프레임에 대해 자막 후보 영역의 위치를 찾은 다음, 자막 후보 영역으로부터 강건하게 자막을 추출한다. 추출된 자막 후보 영역에 대해 Dampoint labeling을 수행하여 자막과 비슷한 색상을 갖는 배경을 제거하고, 마지막으로 기하학적 검증을 통해 최종적으로 자막 여부를 판별한다. 제안된 방법을 여러 장르의 비디오에 대해 적용 결과 복잡한 배경을 갖는 비디오에서 자막을 강건하게 추출함을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.4
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• pp.467-473
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• 2004

Caption in video plays an important role that delivers video content. Existing caption region extraction methods are difficult to extract caption region from background because they are sensitive to noise. This paper proposes the method to extract caption region in sports video using multiple frame merge and MBR(Minimum Bounding Rectangles). As preprocessing, adaptive threshold can be extracted using contrast stretching and Othu Method. Caption frame interval is extracted by multiple frame merge and caption region is efficiently extracted by median filtering, morphological dilation, region labeling, candidate character region filtering, and MBR extraction.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.646-654
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• 2007

In recent years, the use of text inserted into TV contents has grown to provide viewers with better visual understanding. In this paper, video text is defined as superimposed text region located of the bottom of video. Video text extraction is the first step for video information retrieval and video indexing. Most of video text detection and extraction methods in the previous work are based on text color, contrast between text and background, edge, character filter, and so on. However, the video text extraction has big problems due to low resolution of video and complex background. To solve these problems, we propose a method to extract text from videos using the Harris corner detector. The proposed algorithm consists of four steps: corer map generation using the Harris corner detector, extraction of text candidates considering density of comers, text region determination using labeling, and post-processing. The proposed algorithm is language independent and can be applied to texts with various colors. Text region update between frames is also exploited to reduce the processing time. Experiments are performed on diverse videos to confirm the efficiency of the proposed method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.985-988
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• 2001

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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• 1998.06a
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• pp.67-70
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• 1998

본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.7
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• pp.901-914
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.63-64
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• 2014

본 논문에서는 Saliency map과 Max Filter를 이용한 영상의 자막영역을 추출 한다. Saliency map은 눈에 띄는 영역, 즉 영상에서 주변영역에 비해 밝기 차이가 심한 영역과 윤곽선에 대한 특징이 강한 영역을 돌출하는 것을 말하며, MaxFilter는 중심 픽셀을 최대 윈도우 값을 사용하는 것으로 극단적인 Impulse Noise를 제거하는데 효과적이며 특히 어두운 스파이크를 제거하는데 유용하게 사용된다. 이 두 가지의 특징들을 이용하여 영상의 자막 영역을 추출한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.1
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• pp.10-19
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• 2003

Caption information in news videos can be useful for video indexing and retrieval since it usually suggests or implies the contents of the video very well. In this paper, a new algorithm for extracting and recognizing characters from news video is proposed, without a priori knowledge such as font type, color, size of character. In the process of text region extraction, in order to improve the recognition rate for videos with complex background at low resolution, continuous frames with identical text regions are automatically detected to compose an average frame. The image of the averaged frame is projected to horizontal and vertical direction, and we apply region filling to remove backgrounds to produce the character. Then, K-means color clustering is applied to remove remaining backgrounds to produce the final text image. In the process of character recognition, simple features such as white run and zero-one transition from the center, are extracted from unknown characters. These feature are compared with the pre-composed character feature set to recognize the characters. Experimental results tested on various news videos show that the proposed method is superior in terms of caption extraction ability and character recognition rate.

• 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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.4
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• pp.544-553
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• 2008

With the development of video editing technology, there are growing uses of overlay text inserted into video contents to provide viewers with better visual understanding. Since the content of the scene or the editor's intention can be well represented by using inserted text, it is useful for video information retrieval and indexing. Most of the previous approaches are based on low-level features, such as edge, color, and texture information. However, existing methods experience difficulties in handling texts with various contrasts or inserted in a complex background. In this paper, we propose a novel framework to localize the overlay text in a video scene. Based on our observation that there exist transient colors between inserted text and its adjacent background a transition map is generated. Then candidate regions are extracted by using the transition map and overlay text is finally determined based on the density of state in each candidate. The proposed method is robust to color, size, position, style, and contrast of overlay text. It is also language free. Text region update between frames is also exploited to reduce the processing time. Experiments are performed on diverse videos to confirm the efficiency of the proposed method.