디지털 비디오에 있어서 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 시스템 구축을 하기 위해서는 비디오를 여러개의 장면으로 분할하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 장면 전환을 검출하기 위해 기존의 규칙기반이 아닌 신경망 이론을 접목하여 자율학습과 실수값 입력이 가능한 ART2를 이용하였다. 매프레임마다 발생할 수 있는 변동의 폭을 줄이기 위해 MPEG 동영상의 DC에 해당하는 값만을 이용하고, 프레임마다 색상의 분산값을 이용하여 Plateaus 구간을 검출한 다음 Plateaus 구간에 해당하는 프레임들에 대해서만 프레임차이, 히스토그램차이, 상관계수 등의 특징치를 추출하여 ART2에 특징벡터를 입력하여 장면 전환을 검출하였다.
장면 전환 검출은 비디오 분할의 주요 기술로서 하드웨어에서 구현하기 위해서는 실시간 및 자동적 처리가 만족되어야 한다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에서 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출 기술은 거의 없다. 이와 같은 단말기들에서 장면 전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 가변 참조 구간의 적응적 임계값 설정 방법을 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 프레임의 특징값과 가변 참조 구간의 평균 특징값을 비교하여 장면 전환 유무를 결정한다. 제안하는 방법은 프레임의 특징값에 독립적으로 사용할 수 있으며, 가변 참조 구간 동안의 평균 특징값을 이용하여 자동적인 임계값 설정이 가능하다. 동일한 영상에 대한 실험을 통하여 기존의 방법들보다 최고 정확도(precision)에서 0.146, 회수도(recall)에서 0.083, F1에서 0.089 이상 결과가 향상된 것을 확인하였다. 제안한 실시간 SCD 모델을 H사의 PMP에 적용하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 검증하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 수 있다.
다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 X2 (카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP. JMF로 구현되었다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
엘리베이터 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 것은 도덕에 어긋나는 잘못된 일이다. 또한, 흡연은 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 법원에 제출하기 위해서이다. 엘리베이터에 탄 사람의 얼굴 주위를 부분적으로 장면 전환 검출하여 추출한다. 방법은 흰색 막대를 입에 무는 사람을 추출하는 것이다. 연기를 내뿜는 것의 추출은 향후에 진행할 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 컬러 히스토그램 방법으로 추출한다. 이렇게 추출하면 장면 전환 검출을 하지 않는 방법 보다 훨씬 추출률이 정확하다.
본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
장면 전환 검출(Scene Change Detction)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체 영상의 전역적인 형태 흐름을 기반으로 한 검출 시스템을 제안한다. 형태흐름의 변하는 영상의 전체적 모양에 관한 전역적 특징을 이용하여 영상내에 존재하는 에지, 에지의 중심, 표준 편차 및 에너지의 분포 변환에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 에지 검출을 위하여 미디언 필터와 개량형 라플라시안 필터를 사용한다. 일반적으로 이용되는 라플라시안 필터를 사용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었고 보다. 정착한 장면 전환을 검출하기 위해 이 에지 정보를 수평$(0^{\circ})$, 수직$(90^{\circ})$, 대각선$(45^{\circ},\;135^{\circ})$ 방향으로 세분화한 뒤에 프레임간에 각도 방향별 에지 정보를 파악하여 방향별 에지 에너지(Energy of edge)의 상대적인 성분 분포의 비교를 수행함으로써 정확성을 높였다.
본 논문에서는 효율적인 장면 전환 검출을 위하여 압축된 MPEG 비디오 시퀀스로부터 특징 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 MPEG 비디오 시퀀스로부터 일부만을 복원하여 각 DCT 블록의 주요 5개의 AC 계수를 추출하고, 이로부터 각 블록의 에지 정보를 구하여 에지 영상을 얻는다. 제안된 에지 추출 방법에서는 기존의 DC 계수를 이용하여 에지를 검출하는 방법에서 생기는 블러링 (blurring) 문제를 해결할 수 있다. 또한 제안된 방법에 의해 얻어진 에지 영상을 각 프레임의 내용 정보를 포함하고 있으므로 장면 전환 검출뿐만 아니라 내용기반 (content-based) 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다. 실험 결과, AC 계수를 이용하여 구한 에지 영상은 DC 계수를 이용하여 구한 에지 방법보다 원 영상의 정보를 더 잘 나타내었으며 장면 전환 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264 비디오 스트림의 히스토그램 정보와 헤더 정보를 이용한 장면 전환 검출에 관한 연구이다. 비디오 데이터에서 장면의 변화를 검출하는 가장 일반적인 방법으로 히스토그램을 이용하고 있다. 그러나 히스토그램 정보를 이용하기 위해서는 비디오 데이터를 압축 해제 하여 각각의 장면에 대한 히스토그램 차이를 계산하기 때문에 연산 시간이 많이 소요된다. 반면에 H.264 비디오 헤더 정보를 이용하면 이러한 연산의 과정 없이 실시간 검출이 가능하다. 히스토그램을 이용하여 장면 전환을 검출하고 헤더 정보를 함께 이용하였을 때 동일한 프리시전 및 리콜을 수행하면서 검색 속도에서 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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