• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.143-146
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• 1998

본 논문에서는 MPEG-2 압축영상에서 뉴스 색인을 위한 개선된 장면(Shot)전환 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 압축된 비디오 시퀀스에서 추출한 특징정보인 에지정보와 컬러정보를 함께 사용하여 GOP단위의 빠르고 효율적인 장면전환 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 장면전환 검출뿐만 아니라 내용 기반(content - based) 비디오 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.478-480
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• 2003

본 논문에서는 뉴스의 단위 구조화를 위해서 앵커 구간과 비앵커 구간으로 구분하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 단순히 장면 전환 지점을 이용하기 보다는 화면에 존재하는 앵커의 얼굴을 찾은 후 앵커 장면의 객체 정보와 배경 컬러 정보를 이용한 클러스터링 기법을 이용하여 앵커 장면을 검출한다. 제안한 알고리즘을 다양한 뉴스 비디오에 적용한 결과, 그 성능이 우수함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.81-83
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• 2013

절도란 경제적 이익을 꾀하려는 목적으로 타인 소유의 재물을 그의 허락 없이 가져가 본인이나 제삼자의 것으로 만드는 것을 말한다. 현재 엘리베이터 내에서 자주 발생하는 범죄 중의 하나가 바로 절도이다. 본 논문에서는 절도 범죄를 장면 전환 검출 방법인 컬러 히스토그램을 이용하여 추출한다. 추출된 키 프레임들은 범죄의 주요 장면들이다. 여기서 추출된 영상은 법원에 절도죄의 중요한 증거자료로 제출된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.290-294
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• 2001

비디오 데이터를 인덱싱 하기 위해서는 우선적으로 장면 전환을 검출하여 키 프레임을 추출하고 추출된 키 프레임을 바탕으로 인덱싱 작업을 수행한다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출하기 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하고, 축구 비디오가 갖는 특성을 이용하여 샷 사이의 흐름을 파악하여 시각 정보를 분석하며, 이를 바탕으로 축구 비디오를 다양한 방법으로 인덱싱하는 방법을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.135-138
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• 1998

본 논문에서는 비디오 장면 전환 효과 중 디졸브(dissolve)와 카메라 동작에 의한 팬(pan), 줌(zoom)에 의한 점진적인 장면 전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 디졸브 검출의 처리 속도 향상을 위하여 MPEG 표준에 따라 압축된 영상을 최소한의 복원과정을 거쳐서 얻은 DC 영상을 사용하였다. 디졸브 특성의 효과적 추출을 위하여 공간적 영역 분할을 하였고, 각 영역별 평균값을 제곱하여 이에 대한 프레임별 평균을 전환구간의 특징 요소로 이용하였다. 추출된 요소들을 이용하여 정확한 디졸브 구간의 검출을 위하여 비중첩 윈도우 비교 방식을 사용하였다. 또한 효과적인 카메라 동작 검출을 위해 배경화면을 대표할 수 있는 지역 매크로 블록의 움직임 벡터를 추출하였다. 이를 이용하여 카메라 동작에 의한 효과를 검출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.559-568
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• 2007

앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.755-758
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• 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.

• 융합정보논문지
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• 제7권2호
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• pp.31-36
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• 2017

본 논문은 대량의 영상에서 특정 출연자가 나오는 영상부분을 탐색하여 재생하고자 한다. TV영상 프로그램에서 주인공이나 특정 장면을 탐색 하려면 영상을 플레이하거나 코너를 설정하여 시청한다. 기존 방식은 장면 탐색이나 코너별 시청시 수동으로 offset값을 설정 하여야만 한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방식은 주인공 얼굴을 학습 시킨후 영상인식으로 주인공을 찾고 주인공이 등장하는 장면으로 이동하여 영상을 재생 하게 된다. 특정 출연자에 대한 데이터는 크롤링 기법을 활용하여 추출 및 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 알고리즘을 사용하여 학습하고 이를 이용하여 성능 평가를 진행한다. 성능 평가는 드라마를 재생하면서 추출된 키 프레임에서 학습 된 특정 출연자를 추출, 판단하는 방법으로 정확도를 측정한다. 학습된 장면을 얼마나 빨리 그리고 정확하게 탐색 하는지 성능 확인결과 약 93%의 정확도를 확보하였다. 도출된 성능을 기반으로 특정 장면만을 시청하는 코너별 시청, 인물 탐색 및 상세정보 retrieval 등 영상서비스에 응용 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.255-264
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• 2006

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 ${\chi}^2$ 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1349-1352
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• 2000

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI 영상에서의 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 변환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 프레임을 블록화 시켜 대각선 방향으로 블록간의 ALH(Average of Luminance Histogram)를 비교하여 일정한 임계치에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 변환점으로 검출하게 된다. 점진적 장면의 변화에 대비하기 위해 장면 변환점이 추출될 때까지 임계치 값을 낮춰줌으로서 정확한 장면 전환 지점을 검출하고자 한다.