본 논문에서는 동영상에서 샘플 프레임과 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용한 새로운 장면 전환 방법을 제시하였다. 4개의 대표 컬러에 대한 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용하여 장면 전환 검출을 함으로써 기존의 컬러 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 단점을 보완하였다.
본 논문에서는 효과적인 비디오 인덱싱을 위해 얼굴 영역 추출을 통한 장면 전환 검출 방법을 제시하였다. 히스토그램과 사람의 피부색 검출을 통해 사람의 얼굴을 포함하는 후보 프레임을 찾고, 얼굴 영역과 특징 추출을 통해 사람을 포함하는 키 프레임을 검출하여 비디오의 장면 전환 프레임을 검출하고, 실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.
디지털 영상 매체들이 등장한 후부터 장면전환 검출은 영상의 편집과 검색, 요약 등 여러 작업에 적용되기 위해 활발히 연구되어 왔다. 특히 디지털 방송이 MPEG2방식으로 송신되기 시작한 이후로 이러한 연구는 더욱 활발히 진행되었다. 그 결과로 MPEG2 영상에서 장면전환을 검출하기 위해서 압축영역에서의 검출법과 비압축영역에서의 검출법이 제시되었다. 특히 압축영역에서의 장면전환 검출방법은 전체를 디코딩하지 않고 장면전환을 빠르게 검색할 수 있는 방법들이 주로 등장되었다. 하지만, 이 방법들은 정확도가 떨어지거나 속력저하가 극심한 등 여러 가지 문제를 보였다. 따라서 우리는 좀 더 빠르고 정확도가 높은 장면전환 시점 검출을 위해서 GOP의 길이와 B 프레임의 용량 변화를 이용하고자 한다. 우리의 방법은 B 프레임의 용량 변화를 이용하여 장면 전환을 보다 빠르게 검색하고 보다 높은 정확도를 위해서 GOP 길이의 변화가 심한 곳을 추가로 지정하여 정확도를 보강한다. 이러한 방법은 기존의 장면전환 검출 방법보다 빠른 해결책이 된다. 그 뿐 아니라 정확도 면에서도 만족할만한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서 제시한 이러한 방법은 기존의 획일적인 방법에서 벗어나 MPEG2 영상내에서 좀 더 빠르고 정확한 장면검출을 위한 새로운 아이디어를 제공한다.
본 논문은 애니메이션 캐릭터를 대상으로 한 스케치 기반 영상 검색의 특징 추출 방법을 제안한다. 우리는 특징 영역의 추출을 위해서 영상에서의 장면 전환 검출 기법, 프레임 사이의 대응점 검출 기법 및 애니메이션 제작과정의 특성을 이용한다. 추출된 특징 영역에서 유사한 색상들이 집중된 영역들을 검출한다. 각 영역들의 색상, 크기 그리고 영역간의 관계로 영상 검색을 위한 특징으로 사용한다. 최종적으로 애니메이션 제작 특성과 사용자의 스케치를 질의 영상으로 사용하여 유사한 캐릭터를 검색한다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
장면 전환 검출(Scene Change Detction)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체 영상의 전역적인 형태 흐름을 기반으로 한 검출 시스템을 제안한다. 형태흐름의 변하는 영상의 전체적 모양에 관한 전역적 특징을 이용하여 영상내에 존재하는 에지, 에지의 중심, 표준 편차 및 에너지의 분포 변환에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 에지 검출을 위하여 미디언 필터와 개량형 라플라시안 필터를 사용한다. 일반적으로 이용되는 라플라시안 필터를 사용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었고 보다. 정착한 장면 전환을 검출하기 위해 이 에지 정보를 수평$(0^{\circ})$, 수직$(90^{\circ})$, 대각선$(45^{\circ},\;135^{\circ})$ 방향으로 세분화한 뒤에 프레임간에 각도 방향별 에지 정보를 파악하여 방향별 에지 에너지(Energy of edge)의 상대적인 성분 분포의 비교를 수행함으로써 정확성을 높였다.
본 논문에서는 디졸브 모델링 오차를 이용한 디졸브 검출 방법을 제안한다. 디졸브 모델링 오차는 디졸브 구간을 구성하는 두 장면 사이에 상관성이 없는 이상적인 디졸브 모델과 상관성이 존재하는 실제 디졸브 사이의 차이로 정의된다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분산 곡선에서 나타나는 디졸브 구간의 특성인 아래로 볼록한 포물선을 검출하여 디졸브 후보 구간을 설정한다. 두 번째 단계에서는 선택된 후보 구간 자각에 대해 디졸브 모델링 오차를 정의하고 모델링 오차가 기준치와 비교한다. 기준치는 목표 모델링 오차로 각 후보 구간의 분산과 사용자에 의해 주어지는 목표 상관성에 대한 함수로 표현됨으로 제안된 기준치, 목표 모델링 오차는 각 후보 구간의 분산 변화에 적응적이다. 제안한 디졸브 검출 방법은 디졸브 구간을 구성하는 두 장면의 상관성을 고려하므로, 의미론적 디졸브 검출 방법이 될 수 있다. 제안된 방법을 다양한 동영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 다양한 분산의 변화에도 불구하고 기존의 방법보다 정확하고 신뢰성 높은 디졸브 검출 결과를 나타내었다.
There are many Problems such as low detection ratio, velocity and increase of false hit ratio on the detection of gradual scene changes with the previous shot transition detection algorithms. In this paper, we Propose an improved dissolve detection method using color information on low-frequency subband and edge elements on high-frequency subband. The Possible dissolve transition are found by analyzing the edge change ratio in the high-frequency subband with edge elements of each direction. Using the double chromatic difference on the lowest frequency subband, we have the improvement of the dissolve detection ratio. The simulation results show that the performance of the proposed algorithm is better than the conventional one for dissolve detection on a diverse set of uncompressed video sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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