• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.110-113
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• 2002

통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.496-498
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• 2000

동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.237-240
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• 2001

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많고 잡음에 의한 오검출 및 미검출이 발생하게 된다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 압축 영역에서의 타른 장면전환 검출을 위한 최적의 검색 간격을 유도하였고, 검색간격 내의 B 프레임의 방향성을 직접 추출하여 장면전환검출에 이용하므로 빠르고 정확한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.503-506
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• 2012

본 연구에서는 일반 야외 영상 및 항공 시뮬레이션 영상에 대한 지형 분석을 위해 영역 기반 장면 분할 기법을 제시한다. 영역의 분류를 위해 MeanShift 기법을 기반으로 한 표현과 Texton, SIFT, 위치정보를 특징으로 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 주요 대상 영역이 분할되는 결과를 보인다. Sowerby 데이터 셋과 Google Earth 데이터로부터 자체적으로 제작한 데이터 셋에 대해 실험하였으며 수풀지형, 초목지형, 도로 등에 대해 분류하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.786-795
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• 2002

본 논문에서는 계층적 은닉 마코프 모델을 이용한 히스토그램과 모우멘트 기반의 동영상 장면전환 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 저주파 부 밴드로부터 히스토그램을 추출하며, 고주파 부 밴드로부터는 방향성 모우멘트를 추출한다. 그리고 수동적으로 분할된 비디오로부터 추출한 히스토그램 차와 모우멘트 차를 관측값으로 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습한다. 비디오 분할 과정은 두 단계로 구성되는데, 먼저 히스토그램 기반의 은닉 마코프 모델은 입력된 비디오에 대하여 셧, 컷, 그리고 점진적인 장면전환의 3개의 범주로 분할한다. 그리고 두 번째 단계에서는 모우멘트 기반의 은닉 마코프 모델을 사용하여 점진적인 장면 전환을 더 세밀하게 페이드와 디졸브로 분할한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 경계값 기반의 방법보다 더 효율적으로 동영상의 셧 경계를 분할하였음을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.404-406
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• 1999

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면 전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하므로, 최근 들어 압축 비디오상의 특징 정보를 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 에지 정보를 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 새로운 방법을 제안하였다. 이산 여현 변환(DCT)된 블록내 AC 계수의 부호를 통해 에지의 모양을 알아내었으며, AC 계수간의 상관 관계를 통해 에지의 방향과 세기를 측정하여 프레임을 정합하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 사용한 특징 정보가 명도나 색상 변환에 무관하여 잘못 검출하는 비율이 현저히 적었으며, 영상을 완전 복호화한 후 에지를 구하여 장면 전환 검출을 하는 방법에 비해 약 5-6배 속도가 빠름을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.51-53
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• 2011

최근에는 텍스트정보 보다 동영상정보를 다루는 일이 많아졌고 그에 따라 동영상 데이터의 분할, 색인, 검색 등을 위해 장면 전환 검출이 필요하게 되었다. 장면 전환 검출 기술은 비디오 데이터의 장면 변화가 발생하는 경계를 검출하는 기술이다. 본 논문에서는 에지 이미지를 이용한 장면전환 검출과 이를 위한 임계값 설정, 그리고 결과에서 중복된 이미지와 오 검출 된 이미지를 줄여줄 수 있는 구현에 대하여 실험결과를 바탕으로 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.719-722
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• 2002

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많아 속도에 제한을 받았다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 효과적인 장면전환 검출을 위해 MPEG 압축도메인에서 B 프레임들의 매크로블록타입의 통계적 특성변화를 이용하여 점진적 장면전환검출을 빠르고 정확하게 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.441-448
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• 2016

본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.30-36
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• 2008

멀티미디어 정보는 다매체, 다특징, 다표현, 대용량성의 특징과 함께 그 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 따라서 급격히 늘어난 방대한 정보로부터 필요한 정보를 검색하는 검색 시스템이 요구되고 있으며, 이러한 색인 및 검색 시스템이 실시간으로 처리되는 것이 필요하다. 동영상의 내용 기반 검색을 위하여 가장 일반적으로 사용할 수 있는 정보는 영상정보이다. 영상정보는 주로 비디오를 장면 분할할 때에 사용되며 이를 통하여 구조적인 비디오 브라우징을 할 수 있다. 비디오를 샷으로 구분하는 작업을 비디오 분할(video segmentation)이라고 하며, 비디오 분할을 위해 장면의 전환점인 컷을 검출하는 작업을 컷 검출(cut detection)이라고 한다. 본 연구에서는 MPEG-7 시각 기술자인 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램 기술자를 사용하여 동영상 분할을 하였다. HMMD 컬러 공간은 다른 공간에 비해 인간의 색 지각에 매우 밀접한 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이러한 검색 시스템을 하드웨어로 구현하였다.