The content-based information retrieval for a multimedia database uses feature information extracted from the compressed videos. This paper presents an effective method to detect scene changes from compressed videos. Scene changes are detected with DC values of DCT coefficients in MPEG-1 encoded video sequences. Instead of decoding full frames. partial macroblocks of each frame, horizontal and vertical macroblocks, are decoded to detect scene changes. This method detects abrupt scene changes by decoding minimal number of blocks and saves a lot of computation time. The performance of the proposed algorithm is analyzed based on the precision and the recall. The experimental results show the effectiveness in computation time and detection rate to detect scene changes of various MPEG-1 video streams.
본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.
본 논문에서는 압축된 MPEG2 비디오 스트림이 포함하고 있는 정보들을 이용하여 카메라의 움직임에 따른 연속적인 프래임의 변위를 추정하고 이를 기반으로 모자이크 이미지를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 MPEG의 매크로 블록 단위의 움직임 벡터로부터 근사적인 광 플로우(Optical Row)를 구성하고, 이를 이용하여 팬(Pan), 틸트(Tilt) 등의 카메라 동작에 따른 프래임의 변위량을 추출한다. 추정된 변위량은 모자이크 이미지를 구성하는데 있어서 연속되는 비디오 프래임의 기하학적인 변환을 결정한다. 본 논문의 모자이크 구성은 Nicolas가 제안한 분석적 가중치 등을 이용한 혼합(blending) 방법을 사용하였다. 실험결과 분석적인 가중치를 이용한 혼합방법은 평균이나 미디안에 의한 혼합방법보다 배경의 급격한 변화가 적으며 비디오 프래임의 정보를 충실히 활용함을 알 수 있었다. 구성된 모자이크는 압축정보를 디코딩하고 정확한 광플로우를 구성하는 방식에 비해 부호화 과정에 포함된 움직임 벡터를 이용하여 매크로 블록 단위의 근사적인 광플로우를 이용하기 때문에 계산량을 줄일 수 있다. 구성된 근사적인 모자이크는 비디오의 정보를 요약하고 있기 때문에 압축된 비디오 검색을 위한 대표 프레임 등에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 DCT DC 계수를 추출하구 이들로 구성된 DE 영상으로부터 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출한다. 또한 추출된 대표 프레임을 PCA(Principal Component Analysis) 방법을 이용하여 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후 입력된 질의 영상과 가장 유사한 대표 영상들을 검색하는 방법에 대해 제안한다. 즉, 추출된 대표 프레임에 대해 주성분해석 기법을 적용하여 통계적인 특성을 가진 데이터를 특징으로 추출함으로써 코드워드의 수에 따른 코드북을 생성하고 이를 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 나타내고 또한 통계적인 데이터의 특성을 이용하기 때문에 처리 시간과 상당한 양의 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 위상 ATM 네트워크에서 장거리 의존성(Long-Range Dependent) VBR 트래픽이 존재할 경우에 있어서 ABR 서비스를 통한 비디오 트래픽의 성능에 대하여 고찰하였다. 인터넷을 이용하는 트래픽 중 압축/부호화된 비디오 트래픽이 급증하고 있는 가운데 제한된 네트워크 자원을 이용하여 이러한 비디오 트래픽들의 효과적인 전송을 위한 연구가 다각적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 ATM 네트워크에서 ABR 서비스를 이용한 비디오 서비스 전송에 대해, 특별히 갈수록 무선 통신을 이용한 서비스가 확산되고 있는 것을 고려하여 위성 ATM 네트워크 환경에서 여러 문제점들을 고찰하였다. ATM 포럼에서 제정된 서비스들 중에 비디오 트래픽 전송을 위해 CBR 혹은 VBR 서비스가 있지만, 데이터 서비스를 우선으로 하는 ABR 서비스는 약간의 대역폭, 즉 최소셀율 (Minimum Cell Rate: MCR) 만으로도 연결이 설정되며, 특히 피드백 매커니즘을 이용하여 소스의 데이터 전송률을 조절할 수 있으므로 네트워크의 부하에 따라 비디오 서비스의 질을 조절할 수 있는 응용에서는 커다란 장점을 가지게 된다. 본 논문에서 사용된 장거리 의존성 VBR 트래픽으로? 압축된 비디오 소스가 사용되었다. 이 압축된 비디오 소스는 MPEG-2 전송 스트림과 유사하도록 모델링 되어 진다. MPEG-2 압축된 비디오 트래픽 스트림은 다른 비트률을 갖는 세 개의 다른 종류의 프레임 즉, I-프레임, P-프레임, B-프레임으로 구성된다. 따라서 네트워크가 혼잡 상태일 경우에는 위와 같은 MPEG 비디오 스트림의 특성을 이용하여 송신측의 셀 전송을 조절하여 서비스의 질을 조절함으로 미연에 셀 손실을 막는 방법을 사용할 수 있다. 우선 순위가 높고 사용 대역폭에서의 높은 변이를 가진 VBR 트래픽으로 인하여 TCP 트래픽을 전송하는 ABR 트래픽들이 사용할 수 있는 대역폭의 용량변이가 매우 높다. 따라서 요구되는 서비스의 질(QoS: Quality of Service)을 만족하기 위하여 스위치에서 많은 버퍼가 필요하다. 더욱이 피드백 지연이 큰 위성 ATM 네트워크에서는 지연에 비례하는 만큼의 버퍼를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 변이가 심한 VBR 트래픽이 존재할 경우에 스위치에서 ABR 트래픽을 위해 필요한 버퍼에 대하여 EFCI와 ER 스위치(ERICA+)와 같이 서로 다른 구조를 가진 ABR 스위치들 간의 비교 뿐 아니라 VBR 트래픽이 ON-OFF 인 경우 痼?비교도 이루어진다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터를 GoP 단위로 분할하여 장면전환 특성을 파악하고 그에 따라 칼만필터를 사용하여 비디오 데이터의 전송량을 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 비디오 데이터의 정확한 장면전환을 파악하기 위해서 압축 도메인에서 고속으로 장면에 대한 정보를 검출하는 알고리즘을 사용하여 급진적 장면전환 유형과 점진적 장면전환 유형으로 분류하였다. 분류된 정보는 칼만필터의 세부 인자로 사용되어 비디오 데이터의 전송량을 예측한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축 도메인에서 장면전환 탐지와 비디오 데이터의 전송량을 예측하여 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터 911개의 1프레임을 사용한 실험에서 96.2- 97.6%로 전송량을 예측하였다.
본 논문은 MPEG으로 압축 부호화 된 동영상에서 동영상 내용의 변화를 반영하는 내용 곡선을 추출하는 방법을 제안하고, 내용 곡선으로부터 효율적이고 빠르게 동영상을 열람할 수 있는 동영상 요약을 생성하는 기법에 대하여 기술하고 있다. 기존의 동영상 요약 기법들은 복호화 과정에서 대체로 계산이 복잡하여 동영상 요약을 만들어 내는 데에 적지 않은 시간이 소요되는 단점을 보유하고 있다. 또한 동영상의 내용 곡선을 이용한 기존의 용약 기법은 고차원의 내용 곡선을 처리하는 데에 있어 많은 계산을 필요로 하게 된다. 그러나 제안된 기법은 MPEG 압축 영역에서 직접 2차원의 내용 곡선을 추출한 뒤 제안된 곡선의 선형 근사 기법을 통하여 고속으로 동영상 요약을 만들어 낸다. 또한 제안된 기법을 동영상 요약을 구성하는 대표 프레임의 개수와 계산량을 사용자가 원하는 만큼 설정할 수 있는 장점도 있다.
본 논문에서는 MPEG 비디오에 대한 워터마킹 알고리즘에 대하여 알아보고자 한다. 디지털 워터마크는 저작권 보호를 위하여 개발된 기법으로 디지털 데이터에 보이지 않도록 저작권 정보를 삽입하는 방범이다. 따라서 디지털 동영상에 대해서도 지적 재산권 보호가 가능하며, MPEG의 비트 스트링에 삽입하는 워터마크에 대해서 다양한 방법으로 성능분석을 하고자 한다.
본 대부분의 비디오 인덱싱 어플리케이션들은 빠르고 효과적인 저장, 브라우징, 검색 기법들을 요구한다. 현재까지 연구된 많은 기법들은 그 처리 영역이 화소 영역에 대해서만 다루어 왔다. 이런 접근은 멀티미디어 데이터가 일반적으로 압축된 형태로 저장되기 때문에 해독, 재압축에 따른 높은 오버헤드를 초래한다. 반면에 압축된 비디오 데이터가 주어질 때, 압축된 데이터를 직접 분석할 수 있다면 화소단위 처리에서 생기는 오버헤드를 피할 수 있다. 본 논문에서, 압축된 비디오 스트림 정보를 직접 분석하여 비디오 인덱싱에 유용한 특징들을 추출한다. 이러한 특징들을 이용하여 컷 검출을 위한 기법을 유도하여 스트림을 샷으로 분할한다. 또한 본 논문에서, 공간적 정보(DCT 계수)와 시간적 정보(움직임 벡터)를 이용하여 간단한 키 프레인 선택 기법과 효과적인 비디오 인덱싱 기법을 제안한다.
본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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