• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.118-119
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• 2019

본 논문에서는 비디오 제작 및 유통의 활성화에 따라 필요성이 높아지고 있는 장면 전환을 검출하는 방법을 제안한다. 유통 과정에서 해상도 변환, 자막 삽입, 압축, 영상 반전 등의 다양한 변형이 추가되더라도 동일하게 장면 전환을 검출해야 하므로 전처리 과정과 SIFT를 이용한 특징 추출, 변형을 고려한 매칭 방법을 이용하여 프레임 간의 매칭률을 계산한다. 또한 매칭률의 임계값을 기준으로 장면 전환 여부를 판단한다. 원본 비디오에서의 특징을 가지고 다양한 변형이 가해진 비디오에서의 특징과 매칭률을 계산하여 유효성을 판단한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.871-874
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• 2001

장면 변환 검출(Scene Change Detection)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체영상의 형태 흐름을 기반으로한 검출시스템을 제안한다. 형태흐름의 변화는 영상내에 존재하는 에지(edge), 에지의 중심(Center of edge), 분산(Varience of edge) 및 표준 편차(Standard deviation of edge)의 분포 변화에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 정보의 추출을 위해서 보다 정확한 에지의 정보 추출이 중요하다. 영상의 히스토그램을 8단계로 분류한 후, 각 단계에 맞는 임계치를 에지검출 수행에 사용하였으며, 효율적인 에지검출을 위하여 개량형 라플라시안 필터를 제안한다. 일반적으로 이용되는 필터를 이용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.419-420
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• 2020

본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.272-279
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• 2008

장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3036-3044
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• 2010

동영상 데이터 서비스가 나날이 증가함에 따라 특정 동영상 장면에 적합한 광고를 보여주거나 추가적인 정보를 제공하려는 요구가 커지고 있다. 장면에 적합한 광고를 보여주기 위하여 동영상의 영상이나 음성 정보를 직접 이용하는 방법은 현재의 기술력으로 한계가 있고, 제목, 카테고리 정보, 요약 등의 메타데이터도 계속해서 변화하는 장면의 내용을 반영하지 못한다. 본 연구는 동영상의 대본 자막에서 추출한 장면의 상황 정보를 이용하여 주어진 동영상 장면에 적합한 광고를 자동으로 부착해 주는 새로운 동영상 문맥 광고 시스템을 제안한다. 대본 자막에서 추출한 상황 정보를 광고 검색에 이용했을 때 높은 성능 향상을 확인할 수 있었고, 이를 이용하여 사용자에게 더 적합한 광고를 보여줄 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.744-752
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• 2011

지능형 감시 분야에서 이상행위를 검출하는 것은 오랫동안 연구되어온 주제로 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 많은 연구가 움직이는 객체의 개별적인 추적이 가능하다는 것을 전제로 하여 찾은 가려짐이 발생하는 실생활에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 객체 추적이 어려운 복잡한 환경에서 장면의 주된 움직임을 분석하여 비정상적인 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력영상에서 움직임 정보를 추출하여 Visual Word와 Visual Document를 생성하고, 문서 분석 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation 알고리즘을 이용하여 장면의 주요한 움직임 정보j위치, 크기, 방향, 분포)를 추출한다. 이렇게 분석된 장면의 주요한 움직임과 입력영상에서 발생한 움직임과의 유사도를 분석하여 주요한 움직임에서 벗어나는 움직임을 비정상적인 움직임으로 간주하고 이를 이상행위로 검출하는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.32-37
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• 2008

최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 매우 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 비디오 색인 구조는 전통의 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 검색 방법을 사용한다. 따라서 비디오 색인 구조에서 검색의 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 의미적으로 비디오를 장면단위로 검색할 수 있는 비디오 온톨로지 시스템을 제안한다. 비디오 온톨로지 시스템은 장면의 내용에 대한 키워드를 구조화 시킨 장면이름 온톨로지와 장면이 가지는 특징 정보에 대한 정보를 가지는 장면 모델 온톨로지로 구성된다. 장면 이름 온톨로지는 색인된 내용에 대한 의미적 검색이 가능하도록 단어들을 트리구조로 저장된다. 그리고 장면 모델 온톨로지는 색상, 모양, 재질과 같은 저수준 정보와 객체, 이벤트 같은 고수준 정보의 의미적 차이를 극복해 줌으로써 의미기반 검색이 가능하게 해준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.409-410
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• 2016

본 논문에서는 승강기 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하도록 한다. 흰색 막대를 입에 물거나, 연기를 내품는 사람을 추출하는 것이다. 추출 방법은 장면 전환 검출에서 Average Intensity Measure를 이용하여 추출하도록 한다. 이렇게 추출하여 경찰청이나 법원에 포렌식 증거 자료로 제출하기 위해서이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.931-934
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• 2003

본 논문에서는 동영상 내용 기반 검색을 위한 표준 인덱스인 color layout descriptor(CLD)에 기반한 새로운 장면전환검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 나누고, 그 블록을 대표하는 대표컬러를 선택하여 DCT 변환 후 추출된 DC, AC 계수에 가중치를 부여한 다음 슬라이딩 윈도우를 적용시켜 장면 전환을 검출한다. 이러한 방법은 영상의 전체적인 특성과 국부적인 특성을 동시에 반영하므로, 조명변화나 물체의 움직임에 민감했던 기존 대표적인 방법인 히스토그램 기반 방법과 에지 변화율을 이용한 방법들이 가지는 문제점을 보완할 수 있다. 또한 제안한 방법은 비디오 검색을 위한 MPEG-7 의 검색 서술자 중의 하나인 CLD를 이용하는데 이러한 CLD 는 컬러의 공간적 분포를 잘 설명하므로 MPEG-7 을 위한 검색 서술자에 적합한 장면전환검출 및 검색이 이루어질 수 있다. 제안한 방법을 실험한 결과 기존의 방법보다 장면전환 검출율이 높게 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.727-730
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• 2001

멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.