• 제목/요약/키워드: Caption extraction

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압축 MPEG 비디오 상에서의 자막 검출 및 추출 (Video Caption Extraction in MPEG compressed video)

  • 전승수;김정림;오상욱;설상훈
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.985-988
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    • 2001
  • 본 논문은 DCT를 기반으로 하여 비디오 내에서 자막을 I-frame들로부터 추출하였다. 본 논문에서 제안하는 자막 검출 및 추출 방법은 자막이 주위 배경 화면과 그 대비 값이 크다는 점과 화면상에 일정한 시간동안 유지된다는 점을 이용하였다. 먼저 비디오 내에서 I-frame들의 DCT 값들로부터 주위 배경화면과 비교하여 그 대비 값이 큰 영역들을 표시하였다. 이로부터 자막의 시간적 특성과 공간적 특성을 이용하여 자막을 포함하는 프레임을 검출하여, 그 내에 있는 자막 영역을 추출하였다.

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비디오 자막 추출 기법에 관한 연구 (Extraction of open-caption from video)

  • 김성섭;문영식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.481-483
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    • 2001
  • 본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.

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중요도 맵과 최댓값 필터를 이용한 영상 자막 영역 추출 (Image Caption Area extraction using Saliency Map and Max Filter)

  • 김영진;김만배
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.63-64
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    • 2014
  • 본 논문에서는 Saliency map과 Max Filter를 이용한 영상의 자막영역을 추출 한다. Saliency map은 눈에 띄는 영역, 즉 영상에서 주변영역에 비해 밝기 차이가 심한 영역과 윤곽선에 대한 특징이 강한 영역을 돌출하는 것을 말하며, MaxFilter는 중심 픽셀을 최대 윈도우 값을 사용하는 것으로 극단적인 Impulse Noise를 제거하는데 효과적이며 특히 어두운 스파이크를 제거하는데 유용하게 사용된다. 이 두 가지의 특징들을 이용하여 영상의 자막 영역을 추출한다.

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동영상에 삽입된 자막 내 문자영역화소추출 (Extraction text-region's pixel on caption of video)

  • 안권재;김계영
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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    • pp.43-45
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    • 2011
  • 본 논문은 동영상 내 삽입된 자막을 문자인식이 가능하도록 문자영역을 이루는 화소를 추출하는 방법을 제안한다. 최초 자막영상을 통계학적 방법을 이용하여 색상극성을 결정한다. 이 후 색상극성에 따른 잡음제거 방법을 명암값기반과 형태학적기반으로 달리한다. 제안된 방법은 각 색상결정에 따른 적합한 잡음제거를 수행함으로서 추출된 화소들이 이루는 문자영역의 영상을 이용하여 문자인식을 수행하였을 때 기존방법보다 높은 문자인식률을 보였다.

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확장적 블록 정합 방법과 영역 보상법을 이용한 비디오 문자 영역 복원 방법 (A Method for Recovering Text Regions in Video using Extended Block Matching and Region Compensation)

  • 전병태;배영래
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권11호
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    • pp.767-774
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    • 2002
  • 기존의 원영상 복원 기술은 주로 신호 처리 분야에서 영상의 형성(formation), 저장 및 통신상에서 발생되는 왜곡 현상을 복원하는 연구가 많이 이루어 졌다. 원 영상 복원과 관련된 기존의 연구는 블록 정합(block matching algorithm)을 이용한 원영상 복원 방법이 있다. 이 방법은 오 정합(incorrect matching)이 발생하기 쉽고, 오 정합 시 에러가 전파되는 문제점이 있다. 그리고 장면 전환이 2회 이상 발생될 경우 장면 전환 지점과 지점 사이의 복원이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 해결하기 위하여 확장적 블록 정합 방법(EBMA: Extended Block Matching Algorithm)과 영역 보상법(Region compensation method)을 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원에 사용하기 위하여 비디오 사전 정보(장면 전환 정보, 카메라 모션 정보, 캡션 영역 정보)를 추출한다. 추출된 캡션 영역 정보를 이용하여 캡션 문자의 구성 요소 정보를 추출한다. 추출된 비디오 사전 정보를 이용하여 복원의 방향성을 결정하고, 복원의 방향성에 따라 문자의 구성 요소 단위로 확장적 블록 정합 방법과 영역 보상법을 이용하여 원영상 복원을 수행한다. 실험결과 확장적 블록 정합 방법은 빠른 물체의 움직임이나 복잡한 배경에 영향을 받지 않고 복원이 잘 되는 것을 알 수 있었다. 참조할 원영상이 없이 원영상 복원을 수행하는 영역 보상법의 복원 결과 또한 좋음을 볼 수 있었다.

신경회로망 제어기와 동적 베이시안 네트워크를 이용한 시변 및 비정치 확률시스템의 제어 (Control of Time-varying and Nonstationary Stochastic Systems using a Neural Network Controller and Dynamic Bayesian Network Modeling)

  • 조현철;이진우;이영진;이권순
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.930-938
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    • 2007
  • 영상에 나타나는 자막은 영상과 관계가 있는 정보를 포함한다. 이러한 영상과 관련 있는 정보를 이용하기 위해 영상으로부터 자막을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구는 일정한 높이의 자막이나 획의 두께를 지닌 자막에서만 정상적인 작동을 한다. 본 논문에서는 일정 크기 이상의 자막에 대해서 적용할 수 있는 크기에 무관한 자막 추출 방법을 제안한다. 먼저, 자막 연결 객체의 패턴 추출을 위해서 자막이 포함된 영상을 수집하고, 신경망을 이용해서 자막의 패턴을 분석한다. 그 후로는 사전에 추출한 패턴을 이용하여 입력 영상에서 자막을 추출한다. 실험에 사용된 영상은 뉴스, 다큐멘터리, 쇼 프로그램과 같은 대중 방송에서 수집하였다. 실험 결과는 다양한 크기의 자막을 포함한 영상을 사용하여 실험하였고, 자막 추출의 결과는 찾아진 연결객체 중에 자막의 비율과 자막 중에 찾아진 자막의 비율로 분석하였다. 실험 결과를 보면 제안한 방법에 의해 다양한 크기의 자막을 추출할 수 있음을 보여준다.

비디오 자막 추출 및 이미지 향상에 관한 연구 (Video Caption Extraction and Image Enhancement)

  • 김소명;최영우;정규식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.359-361
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    • 2000
  • 본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

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골프 동영상에서의 강건한 선수명 인식 (Robust Recognition of a Player Name in Golf Videos)

  • 정철곤;김중규
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.659-662
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    • 2008
  • 스포츠의 경기에서 비디오 문자는 득점이나 선수명과 같은 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 골프 동영상에서 선수명 정보를 강건하게 인식하는 방법을 제안한다. 골프 경기의 경우, 원하는 선수의 플레이 장면을 검색하고자 하는 요구가 많은 스포츠 종목이다. 이러한 기능을 구현하기 위해 골프 동영상에 포함된 문자 정보를 이용한다. OCR 에 의해 검출된 문자 정보를 인식한 후, 사전 등록된 선수명 DB 를 이용해 선수명 정보를 인식한다. 이렇게 획득된 선수명 정보를 이용해 원하는 선수의 플레이 장면을 검색할 수 있도록 하였다. 다양한 골프 동영상에 대하여 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 강건하게 선수명을 인식하는 것을 확인하였다.

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의사결정 트리를 이용한 한글 자막 추출 (Korean Caption Extraction with Decision Tree)

  • 정제희;이승훈;김재광;이지형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.527-532
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    • 2008
  • 자막은 영상과 관련이 있는 정보를 포함한다. 이러한 영상의 정보를 이용하기 위해서 자막을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 자막 추출 연구는 언어 독립적인 특징으로 자막을 이루는 획의 에지는 일정한 간격을 유지하거나 수평라인으로 존재하는 글자의 분포를 이용한 방법을 제안하였다. 이러한 방법들은 획의 간격이 일정한 자막이나 하나의 글자가 하나의 획으로 이루어진 글자에서만 정상적인 동작을 보장하였다. 본 논문에서는 한글 자막 특징을 고려한 자막 추출 방법을 제안한다. 먼저, 한글 자막의 특징인 가로 획의 다수 분포를 고려한 적응형 에지 이진화를 수행하여 에지 영상을 생성하고 에지 연결 객체를 생성한다. 그 후에 생성한 연결 객체를 특징을 추출하여 사전에 생성한 의사결정 트리로 연결 객체를 자막과 비자막 연결객체로 분류한다. 의사결정 트리를 생성하기 위해서 사용한 연결 객체는 뉴스, 다큐멘터리 프로그램에서 획득하였으며, 성능 평가를 위해서 뉴스, 다큐멘터리, 스포츠 프로그램과 같은 대중 방송에서 획득한 영상에서 자막을 추출하였다. 평가 방법은 찾아진 연결 객체 중에 자막 연결 객체의 비율과 전체 자막 중에서 찾아진 자막 연결 객체의 비율로 분석하였다. 실험 결과에서는 제안한 방법이 한글 자막의 추출에 적용 가능함을 보여준다.

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텍스트 정보와 시각 특징 정보를 이용한 효과적인 웹 이미지 캡션 추출 방법 (An Efficient Web Image Caption Extraction Method based on Textual and Visual Information)

  • 황지익;박주현;낭종호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.346-348
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    • 2006
  • 기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.

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