• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.5
• /
• pp.493-500
• /
• 2001

Video scene segmentation is fundamental role for content based video analysis. In this paper, we propose a new region based video scene segmentation method using continuity test for each object region which is segmented by the watershed algorithm for all frames in video data. For this purpose, we first classify video data segments into classes that are the dynamic and static sections according to the object movement rate by comparing the spatial and shape similarity of each region. And then, try to segment each sections by grouping each sections by comparing the neighbor section sections by comparing the neighbor section similarity. Because, this method uses the region which represented on object as a similarity measure, it can segment video scenes efficiently without undesirable fault alarms by illumination and partial changes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.755-758
• /
• 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 Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2001.06a
• /
• pp.209-212
• /
• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 1999.05a
• /
• pp.104-108
• /
• 1999

It is presented many effect that represented by implicated one image more than each images with a fragment meaning. ‘Mosaic’ is technique be applied at this situation. ‘Mosaic’ is created by complicated one new image which by multi image be eliminated overlap region. This research is development for mosaic system by multi image. The system is divided that shot segmentation and mosaic image creation. Shot segmentation divided that merge with respect to similarity images which video data of moving picture in sequence time and mosaic image creation is composed of one image with which all frames in segmented shot.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.225-228
• /
• 2022

본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.187-190
• /
• 2002

본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.207-210
• /
• 2000

비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.295-297
• /
• 2003

본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.879-882
• /
• 2001

장면 전환 검출을 위한 기존의 주요 방법은 대부분 화소값 차이, 통계적 차이, 그리고 일반적으로 가장 많이 사용하는 히스토그램 비교법등이었다. 이러한 방법에서는 각 비디오 프레임내에 포함되어 있는 영상의 내용 변화에 의한 장면 전환을 검출하기가 어렵고 히스토그램이 비슷한 경우 장면 전환 검출을 할 수 없었다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스로부터 빠른 움직임을 포함하는 장면의 변화를 검출하는 객체의 중심점을 이용한 영역분할기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 프레임간 차영상을 이용해서 명암차를 추출한 후 화소값과 객체 영역의 중심점을 구한 후 사등분 분할하여 영역객체의 평균 및 분산값을 이용해서 내용에 의한 장면 전환도 검출하였다. 실험결과 제안된 방법에 의한 장면 전환 검출은 기존의 다른 방법에 비해 더 나은 성능을 얻었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.9
• /
• pp.2197-2207
• /
• 1997

In this paper, we propose a video data segmentation method using edge and color distribution of video frames and also develop a video browser by using the proposed algorithm. To segment a video, we use a 644-bin HSV color histogram and the edge information which generated with automatic threshold method. We consider scene's characteristics by using positions and colo distributions of object in each frame. We develop a hierarchical and a shot-based browser for video browsing. We also show that our proposed method is less sensitive to light effects and more robust to motion effects than previous ones like a histogram-based method by testing with various video data.