본 논문에서는 비디오 시퀀스의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서, 변형된 $\chi^2$-테스트와 자동 임계치-결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 기법을 제안하였다. 변형된 $\chi^2$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램에서 컬러의 각 채널공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 인접한 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값의 차이를 강조하는$\chi^2$- 테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환 곁출을 시도하고 있다. 자동 임계치-결정 알고리즘은 변형된 $\chi^2$-테스트를 통하여 획득된 인접한 프레임들 사이의 차이 값들을 이용한다. 먼저, 차이 값들에 대한 전체 평균값을 계산한 후, 이 평균값을 만족하는 차이 값들만을 이용하여 다시 평균값을 계산하며, 이러한 평균값의 연속적인 계산 및 누적을 통하여 분산된 차이 값들로부터 가장 최적의 중간 평균값을 취하여 임계치로 설정하는 방법이다. 실험결과 제안된 장면전환 검출 방법과 자동 임계치-결정 알고리즘은 기존의 접근방법보다 효과적이며, 그 우수성을 보여주었다.
새로운 콘텐츠 소비경향의 하나로 스낵컬쳐라는 용어가 보편화되면서 다양한 관련 콘텐츠들이 대중들에게 소개되고 있는 최근의 상황이다. 본 연구는, 대표적 스낵컬쳐 콘텐츠라고 할 수 있는 웹툰의 파생콘텐츠라고 할 수 있는 웹툰 기반 스낵애니메이션에 대한 분석연구로, 영상에서 공간과 시간의 변화를 만들어줌으로서 보는 이에게 스토리의 이해를 돕는다는 측면에서 그 중요성이 큰, 장면전환 기법의 유형별 사용빈도를 알아보는 것을 연구의 주요 목적으로 한다. 이를 위해, 대표적 스낵애니메이션 플랫폼인 네이버의 플레이 웹툰에 탑재된 콘텐츠를 전수조사하여 각 유형별 장면전환 기법의 사용빈도를 산출한 후에 이를 바탕으로 분포도를 작성하여 샷의 구성적 관점에서 분석결과를 도출하고 고찰하는 일련의 과정을 통하여, 아직은 관련연구가 미흡한 스낵애니메이션 콘텐츠에 대한 또 하나의 기초자료를 제공할 수 있었다는 점에, 연구의 의의가 있다고 판단된다.
이 연구는 만화에서 장면전환 기법으로 사용되는 글이 없는 만화 연출의 활용을 고찰하고 분석한다. 소재와 장면, 주제와 내러티브 등에 따라 '글 없는 만화'가 어떻게 연출되는지 살펴보는 것이 연구의 대상이고, 이러한 '글 없는 만화의 활용'이 텍스트 즉 글자를 제거한 결과, 어떠한 연출 효과를 주는지 밝힌다.
본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.
본 논문에서는 클러스터링을 이용해서 급격한 장면 전환을 찾는 방법을 제안한다. 일반적으로 장면 전환검출 기법에서 많이 사용되는 특징들은 특별한 상황에서만 잘 적용된다는 단점이 있기 때문에 여러 종류의 특징을 동시에 고려하는 클러스터링 기반의 기법이 많이 사용되고 있다. 하지만 이 경우에는 클러스터의 초기 중심을 정하는 것이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 k-평균 클러스터링에서의 초기 중심을 적응적으로 바꾸면서 장면 전환 존재 여부를 결정하도록 하였다. 실험 결과 초기 클러스터 중심이 고정된 경우에 비해서 더 좋은 결과를 얻었다.
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.
히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환 지정을 검출한다. 그러나, 이 방법은 장면 전환이 비교적 적게 일어나는 동영상 데이터에는 비효율적이므로 고정된 간격으로 프레임을 생략하거나, 가중치를 조절하여 가변적으로 프레임을 생략하는 히스토그램 비교법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 교육용 비디오를 위한 개선된 가변길이 프레임 생략법을 제안할 것이다. 이를 위해서 여러 가지 가중치를 사용하여 실험을 통한 좋은 가중치를 제시하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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