본 논문에서는 영상 데이터 베이스의 색인화를 위해 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 일반적으로 색상 특징을 이용한 검색방법은 영상내 객체의 모양에 대한 공간 정보 특성을 고려하지 않으므로 검색 효율이 저하되었다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다. 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.
영상의 색상 정보는 비슷한 영상들의 유사도를 효과적으로 측정하는데 사용된다. 그러나, 색상정보의 크기는 영상 데이터베이스에서 효율적으로 다루기에는 너무나 방대하다. 본 논문에서는 히스토그램 보간법에 의하여 유사한 영상들을 검색하는 새로운 방법을 제시한다 알고리즘의 기본 원리는 색상 히스토그램의 분포를 이용하여 영상을 검색하는 기존 방법에서 출발한다. 그러나, 질의 영상과 대상 영상과의 유사도를 결정하는데 있어서 보간법에 의하여 히스토그램의 분포도를 간략화 시킨다는 근본적인 차이를 가지고 있다. 색상 히스토그램의 분포는 최적 차수의 다항식으로 보간되어서 표현되었다. 히스토그램의 분포가 보간된 후에는 저차원 다항식의 계수들만이 색상 구분자로서 데이터베이스에 저장되고 검색하는데 활용될 수 있다. 제안된 방법은 실제 영상들에 적용되었으며 만족할 만한 결과를 보여주고 있다.
In this paper, using ranks of co-occurrence frequency about indices in pairs of neighboring pixels, we introduce a new re-indexing algorithm for efficiency of index color image lossless compression. The proposed algorithm is suitable for arithmetic coding because it has concentrated distributions of small variance. Experimental results proved that the proposed algorithm reduces the bit rates than other coding schemes, more specifically $15\%$, $54\%$ and $12\%$ for LZW algorithm of GIF, the plain arithmetic coding method and Zeng's scheme, respectively.
전통적인 영상 검색 방법은 영상의 색인화와 검색에서 기본적인 특징으로 컬러, 모양, 그리고 질감 들을 사용한다. 우리는 이러한 특징들을 사용하지 않는 새로운 방법을 제시한다. 내용 기반 영상의 색인화와 검색을 위한 유사성 측정에 기하학적 방법을 사용한 시각적 특징을 제시한다. 이 방법은 Radon 변형이라고 한다. 이 방법은 복잡한 분리 방법이 없이 영상의 기하학적 분포에 따라 계산한다. 실험에서도 매우 뛰어난 검색 효과를 보이고 있다.
비디오와 브라우징, 검색, 조작을 위해서 비디오 내용을 기술하는 색인이 요구된다. 지금까지 색인의 구성은 대부분 비디오 내용에 제한된 키워드를 수작업으로 할당하는 전문가에 의해 수행되었는데 이는 비용과 시간을 소비하는 사업이므로 비디오 내용을 자동으로 분류하는 것이 필요하다. 이 연구는 축구, 골프, 야구, 농구, 배구 등 5종의 스포츠 뉴스 비디오의 분석과 요약을 위해서 자동적이고 효율적인 방법을 제안한다. 우선, 스포츠 뉴스 비디오를 앵커 장면과 스포츠 기사 장면으로 분류한다. 장면 분류는 앵커 장면의 영상 전처리와 색상 특정을 기반으로 한다. 그리고 필드의 우세색상과 모션 방향을 특징으로 이용하여 스포츠 장면을 5개의 장르로 분류한다. 241개의 스포츠 뉴스 장면에 대한 실험에서 75%의 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 기법은 향후 개별 스포츠 뉴스와 스포츠 하이라이트를 위한 뉴스 비디오를 검색하는데 이용될 수 있을 것이다.
최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 웹 페이지의 배색에 따른 감성 평가치를 바탕으로 감성기반 웹 페이지 검색 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 웹 페이지의 색상 정보를 자동으로 추출하여 데이터베이스에 색인하는 모듈과 감성 형용사가 주어졌을 때 감성과 관련된 색상 배색이 많이 포함된 웹 페이지를 내림차순으로 검색하는 모듈로 구성된다. 구현된 시스템의 타당성을 검증하기 위해 실제 웹 페이지를 대상으로 시스템이 검색한 순위와 사용자 설문조사와 전문가 평정에 의한 순위를 비교 분석한다. 사용자 설문조사 결과 18개의 감성 형용사 중 10개의 형용사에 대해 통계적으로 적합한 결과를 보였으며, 상/하위 5개의 사이트만을 고려한 전문가 평정에서는 14개의 형용사가 적합한 결과를 보였다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 같은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현되고 기술자들이 가지는 각 속성들의 성질이 서로 동일하지 않기 때문에 기존의 인덱싱 방법으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중에서 많이 사용되는 Dominant Color 기술자와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비 교 연산 식 은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에, 기술자의 각 속성들을 하냐의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape기술자는 2 단계 형태의 알고리즘을 사용한다. 각 단계는 글로벌 파라미터 속성과 비트맵 인덱스를 사용한 인덱싱이 적용된다. 제안된 인덱싱 방법을 사용했을 때 Dominant Color의 경우 90%의 정확도에 120배 이상의 속도 향상을 나타냈고, Contour Shape의 경우 82%의 정확도에 3배 이상의 속도 향상을 나타냈다.
Scene change detection is the fundamental process of automatic video indexing and retrieving. In this paper we propose a method which utilizes both compressed and uncompressed domain methods to detect scene change in a video. Candidate locations for scene change are estimated from DC images and motion vector information in compressed domain. And candidate frames are verified using edge histogram distance and color histogram distance, in uncompressed domain. The experimental results show that scene change can be detected fast and correctly by proposed method.
비디오 영상에 포함되어 있는 자막은 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있기 때문에 비디오 색인 및 검색에 중요하게 사용될 수 시다. 본 논문에서는 뉴스 비디오로부터 폰트, 색상, 자막의 크기 등과 같은 사전 지식 없이도 자막을 효율적으로 추출하여 인식하는 방법을 제안한다. 문자 영역의 추출과정에서 문자영역은 뉴스 비디오의 여러 프레임에 걸쳐나 나오기 때문에 인길 프레임의 차영상을 통해서 동일한 자막 영역이 존재하는 프레임을 자동적으로 추출한 후, 이들의 시간적 평균영상을 만들어 인식에 사용함으로써 인식률을 향상한다. 또한, 평균 영상의 외각선 영상을 수평, 수직방향으로 투영한 값을 통해 문자 영역을 찾아 Region filling, K-means clustering을 적용하여 배경들을 완벽하게 제거함으로써 최종적인 자막 영상을 추출한다. 자막 인식과정에서는 문사 영역 추출과정에서 추출된 글자영상을 사용하여 white run, zero-one transition과 같은 비교적 간단한 특징 값을 추출하여 이를 비교함으로써 인식과정을 수행한다. 제한된 방법을 다양한 뉴스 비디오에 적용하여 문자영역 추출 능력과 인식률을 측정한 결과 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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