• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.259-262
• /
• 2002

In this paper, we present a hard disk drive embedded digital satellite receiver with scene change detection for video indexing. This receiver can store, retrieve and classify the broadcast data by implementing an interface between the conventional digital satellite receiver and digital storage media. Using this system, user can obtain more information for efficient video retrieval.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
• /
• pp.221-222
• /
• 2012

본 논문에서는 CCTV가 설치된 엘리베이터 안에서 촬영한 영상을 대상으로 절도 범죄를 범하는 경우를 대상으로 범죄를 분석하여 수사하는데 영상 자료로 제출하도록 하였다. 영상에서 나타나는 것처럼 장면 전환 검출을 하면 쉽게 영상에서 절도죄를 포착할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권3호
• /
• pp.8-15
• /
• 2007

최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
• /
• pp.388-389
• /
• 2012

본 논문에서는 동영상을 시공간적 중요도 기반으로 요약하는 기법을 제안한다. 동영상 내에서 각 프레임의 중요도를 평가하여 높은 우선순위를 가지는 구간들의 집합으로 요약을 수행한다. 화면내의 얼굴면적의 비율, 영상의 복잡도를 통하여 각 프레임이 가지는 공간적 중요도를 분석하고 인접한 프레임간의 비교를 통해 밝기 히스토그램과 움직임(motion)의 양을 추정함으로써 시간적 중요도를 구한다. 에지 보존 스무딩 필터를 밝기 히스토그램에 적용하여 장면 전환을 검출한다. 분리된 장면들로 과분할 구조를 가지는 계층적 트리를 생성하여 사용자가 요구한 재생길이를 가지는 동영상을 자동으로 저작한다. 본 논문에서는 동영상 분석 및 저작을 제한적인 환경인 스마트폰에서 효과적으로 작동하도록 구현 및 최적화를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
• /
• pp.633-636
• /
• 2004

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 구간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권10C호
• /
• pp.983-991
• /
• 2005

드라마와 같은 비디오에서 사람의 얼굴은 일반적으로 자주 등장하며 비디오 내용을 분석하기 위한 유용한 정보를 제공한다. 얼굴검출은 얼굴인식 및 얼굴영상의 DB 관리와 같은 응용분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 비디오 등장인물 검색을 위한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 전체 과정은 크게 세단계로 구성되며 첫 번째 장면전환 검출단계, 두 번째 얼굴영역 검출단계, 마지막으로 얼굴의 특징점인 눈과 입 검출단계로 구성되며, 색상에 기반한 얼굴영역 검출단계에서 발생된 얼굴 특징점을 눈과 입의 검출에 적용하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하며, 기존의 색상기반 얼굴검출 방법에 비해 측면영상에서 $24\%$의 성능향상을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
• /
• pp.163-165
• /
• 2011

본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.951-957
• /
• 2002

동영상데이터의 대용량 검색을 할 때 사용자가 원하는 검색점을 추출하여 인덱싱과 재생하기 위해서는 동영상 데이터의 프레임 리스트 제공이 필요하다. 평균오차를 적용하여 프레임의 대각선으로부터 픽셀값을 추출한다. 각각의 프레임으로부터 추출된 픽셀의 RGB값은 행렬구조로 저장하고, 저장된 프레임은 두 지정을 비교하여 장면전환점을 추출한다 또한 동영상의 전체적인 구조를 파악할 수 있는 알고리즘과 장면전환설을 구현하였다. 본 연구에서는 제안한 방법의 성능 우수성을 기존연구와 비교하여 분석하고 증명했다

• 방송공학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.151-163
• /
• 2004

본 논문에서는 비디오의 효율적인 검색과 관리를 위해 MPEG-7 표준에 따른 내용기반 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비디오 DB 구축을 위한 인덱싱 모듈과 웹을 통한 비디오 검색 모듈로 구성되며 검색 모듈에서는 다양한 질의 방법을 지원한다. 비디오 인덱싱 모듈은 관리자가 입력한 키워드, 인덱싱 모듈이 자동으로 추출한 등장 인물 정보와 MPEG-7 비주얼 서술자와 같은 메타데이터를 서버에 저장한다. 일반 사용자는 웹을 통해 검색 모듈에 접근하며 키워드, 얼굴 예제 및 스케치 질의와 같은 다양한 질의 방법을 통해 원하는 비디오를 검색할 수 있다. 이러한 비디오 검색 시스템을 구성하기 위해서 본 논문에서는 효율적인 비디오 인덱싱을 위한 장면 전환 검출 방법으로 ATC(Adaptive Twin Comparison)와 사용자 편의성을 위한 개선된 내용기반 질의 방법으로 QBME(Query By Modified Example)를 제안한다. 실험에서 제안된 장면 전환 검출 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보였고, 제안된 질의 방법을 통해 기존의 질의 방법인 QBE(Query By Example)나 QBS(Query By Sketch) 보다 사용자에게 검색의 편의성을 제공할 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.185-195
• /
• 2013

본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.