• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.115-126
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• 2012

동영상에 포함되는 인공 캡션은 영상과 관계있는 의미정보를 포함한다. 이러한 영상을 표현하는 정보를 이용하기 위해 캡션을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존 방법들은 대부분 정지영상에서 캡션을 검출하였다. 하지만 동영상의 경우에는 유용한 시간정보가 있다. 따라서 본 연구는 이러한 시간정보를 사용한 캡션영역 검출방법을 제안한다. 먼저, 캡션후보영역 검출을 위해 문자출현맵을 생성하고, 후보영역 매칭 과정에서 지속후보영역을 검출한다. 검출된 지속후보영역의 소멸성 검사를 통해 캡션의 소멸 여부를 검출하고 소멸된 캡션 일 경우 시 공간정보에 의한 병합과정을 통해 캡션후보영역을 결정한다. 마지막으로 결정된 캡션후보영역을 검증하기 위하여 에지 방향 히스토그램을 이용한 신경망 인식기를 통하여 최종캡션영역을 검출한다. 실험을 위해 다양한 크기와 형태, 위치의 캡션을 포함하는 동영상에 대해 영역검출의 성능을 평가하고자 Recall과 Precision을 이용하여 제안하는 방법의 영역검출에 대한 효율성을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2720-2722
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• 2003

이 논문은 연속적인 비디오 영상에서 시간적인 정보를 최대한 이용하는 새로운 캡션검출과 인식알고리즘을 제안하였다. 누적된 차영상 정보로부터 비디오에서 캡션의 시공간적인 위치를 찾아내기 위하여 구문등록 기술을 이용하였다. 그리고 복잡한 배경 영상의 문제를 해결하기 위하여 새로운 다중 프레임 인티그레이션 방법을 이용하였다. 기존 논문과는 달리 빠른 속도의 수행을 위하여 복잡한 계산 과정을 포함하지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 다양한 뉴스 데이터 영상에서 적용되었고, 그 결과는 아주 정확하고 효과적이었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.117-119
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• 2010

본 논문에서는 옴니버스 형태의 동영상을 각 프로그램 별로 자동 분할하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 국내 TV 프로그램의 경우 대부분의 개그 프로그램에서는 코너 별로 상단 또는 하단의 일정 위치에 코너명을 캡션으로 삽입하여 옴니버스 형태의 영상을 서비스한다. 이러한 코너명을 태깅아이콘으로 하여 지속되는 구간을 검출하여 시작시점과 종료시점을 검출함으로써 동영상을 의미적으로 분할 할 수 있다. 하지만 태깅아이콘의 경우 매우 높은 투명도를 갖는 경우가 많으므로 본 연구에서는 에지와 시간적인 지속성을 이용하여 에피소드를 분할하는 방법을 제안하고, 옴니버스 형태의 다양한 개그 프로그램에 대해 실험하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.