• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.331-333
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• 2012

동영상 데이터에는 요약을 통하여 한눈에 알 수 있도록 하는 기술을 필요로 한다. 그 중 방송용 스트림(stream) 서비스의 경우 그 활용을 더욱 필요로 하고 있다. 여러 채널을 공유하는 TV에서는 각 채널이 무슨 방송을 하고 있는지 중요한 이슈가 된다. 이런 동영상 요약에서 키 프레임(key frame)을 찾는 기술이나 키 프레임과 거리가 먼 프레임을 찾아내는 기술이 필요하다. 이 논문에서는 키 프레임과 비 중요 프레임을 정의하고 그 프레임들을 검출하는 연구에 대하여 소개한다. 비 중요 프레임의 경우 칼라 히스토그램(color histogram)을 분석하여 실제 테스트 이미지들과의 차이점을 분석한다. 키 프레임의 경우 얼굴 검출(face detection)과 샷 변경 검출(shot change detection)의 기술을 이용하여 자동으로 추출하도록 하고 그 성능을 측정하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1252-1261
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• 2011

본 논문은 내용기반 동영상 분할을 위한 장면의 유사도 패턴 비교 방법을 제안한다. 동영상 장면 전환의 종류는 크게 급진적 전환과 디졸브(dissolve), 페이드인(fade-in), 페이드아웃(fade-out), 와이프 전환(wipe transition)을 포함하는 점진적 전환 형태로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 모든 종류의 장면 전환 검출 문제를 단지 발생 유무의 문제로 간단 정의하고, 장면 전환 종류는 별도로 구분하지 않는다. 장면 전환을 검출하기 위해서는 프레임간의 유사도를 정의해야 한다. 본 논문에서는 장면 내 유사도(within similarity)와 장면 간 유사도(between similarity)를 정의하며 두 유사도의 통계적 패턴 비교를 통하여 최종적으로 장면 전환을 검출하게 된다. 장면 내 유사도와 장면 간 유사도의 비율을 구하는 방법을 통해 플래시라이트나영상 내 물체 움직임에 대한 거짓 양성 검출을 별도의 후처리 과정 없이도 방지할 수 있음을 확인하였다. 프레임의 특징 값으로는 컬러 히스토그램과 프레임 내 평균 화소값을 이용하였다. TREC-2001, TREC-2002 동영상 셋을 포함한 실험 셋에서 성능을 평가한 결과 제안하는 알고리즘의 경우 총 91.84%의 재현율(recall)과 86.43%의 정확도(precision)의 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.778-786
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• 2002

장면 경계 검출은 비디오 데이타에서 의미적인 구조를 이해하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 장면 경계 검출은 의미적인 일관성을 갖는 장면을 추출하여야 하므로 셧 경계 검출에 비해 매우 까다로운 작업이다. 본 논문에서는 비디오 데이타에 존재하는 의미적인 정보를 사용하기 위해 비디오 셧의 지역 및 전역 컨텍스트 정보를 추출하여 이를 바탕으로 장면 경계를 검출하는 방식을 제안한다. 비디오 셧의 지역 컨텍스트 정보는 셧 자체에 존재하는 컨텍스트 정보로서 전경 객체(foreground object), 배경(background) 및 움직임 정보들로 정의한다. 전역 컨텍스트 정보는 주어진 비디오 셧이 주위에 존재하는 다른 비디오 셧들과의 관계로부터 발생하는 다양한 컨텍스트로서 셧들간의 유사성, 상호 작용 및 셧들의 지속 시간 패턴으로 정의한다. 이런 컨텍스트 정보를 바탕으로 연결 작업, 연결 검증 작업 및 조정 작업등의 3단계 과정을 거쳐 장면을 검출한다. 제안된 방식을 TV 드라마 및 영화에 적용하여 80% 이상의 검출 정확도를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권5호
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• pp.58-64
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• 2001

현재 많은 정보들이 비디오 데이터로 전송 또는 저장되고 있으며 고성능 PC의 보급과 internet과 같은 통신망의 대중화로 이런 비디오 데이터는 급속도로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 비디오 데이터의 검색을 위하여 비디오 스트립을 분석하여 shot을 찾아내고 이들 중 key frame을 찾는 방법에 대하여 연구하고 이로서 사용자의 질의에 부합하는 비디오를 검색한다. 본 논문에서는 shot 경계 검출을 위해 객체의 움직임에 강인하면서 shot 내에서의 칼라의 변화에 둔감한 새로운 feature를 제안하고, shot frame에서 구한 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트립의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특정적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 short frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원 영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 parameter를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.625-628
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• 2002

동영상의 장면 전환의 검출은 특정 객체의 검출, 비디오 압축 또는 비디오 문서의 군집화, 비디오 데이터베이스 시스템 등 많은 응용프로그램에서 유용하게 다루어진다. 특히 멀티미디어 데이터베이스에서 이미지를 검출하는 처음 단계로서 Shot Change 검출은 아주 중요하다. 이미 장면 전환의 검출을 위한 여러 알고리즘이 개발되어 발표되었다. 본 논문에서는 대용량의 영상 데이터 사이즈를 고려하여 검출에 소요되는 시간과 검출의 정확도의 상쇄관계를 알아보기 위해서 히스토그램의 분포에 의한 알고리즘과 이미지의 평균과 분산을 이용한 알고리즘을 구현하고 그 알고리즘 간의 성능의 차이를 비교하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.129-132
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• 2003

Fixed GOP allocation in MPEG-2 cannot cope with scene change and amount of motion, which results in degradation picture quality. By finding suitable N and M and allocating dynamic GOP, the improvement of picture quality can be achieved. In this paper, N and M are determined by scene change detection and estimation of amount of motion using color histogram per each macroblock. The simulation results show that the average PSNR is improved, especially around the shot boundaries.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.115-122
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• 2001

비디오 데이터의 장면전환검출은 연속되는 두 개 샷(shot) 사이의 경계인 컷(cut)을 검출하는 것으로 비디오 검색과 색인의 첫 번째 단계로서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 압축된 비디오에서 최소의 복호화로 빠르고 정확한 장면전환을 검출하기 위해 단계적 접근을 이용한 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 I-프레임의 DC 영상을 이용해서 장면전환을 포함한 GOP(group of picture)를 찾고 GOP내에서 장면전환이 발생한 정확한 위치는 B-프레임에서 매크로블록의 부호화 형태에 관한 정보를 이용해서 찾는다. 이 방법은 기존의 P, B-프레임의 DC 영상을 모두 이용하는 것보다 간단하고 P, B-프레임의 DC 영상에서 발생하는 화질 열화를 고려할 필요가 없다는 장점이 있다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 모든 프레임의 DC 영상을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 볼 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.858-865
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• 2011

압축 상태에서 비디오 구조화 및 분류를 하기 위해서는 먼저 압축된 비디오에서 장면전환을 검출해서 비디오를 샷(shot)으로 분리하고 샷내 움직임 정보에 따라 샷을 특징화해야 한다. 장면전환을 검출하는 방법에는 DC 영상의 분산값 이나 복원영상의 에지 픽셀의 분포를 이용한 방법, P-픽쳐의 인트라 블록의 개수를 이용한 방법 등이 있으며 움직임에 따른 샷의 특징 분류는 움직임 벡터의 각 성분들의 평균값을 이용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 움직임 벡터를 이용한 샷 움직임 분류 방법은 움직임 벡터 자체가 블록의 국부적(local) 움직임을 나타내는 것이므로 글로벌(global)한 카메라 동작을 예측하기 위해서는 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 것을 보완하기 위해서 MPEG으로 압축된 비디오에서 인트라 프레임을 부분적으로 복호화 하고 빠른 1차원적인 연산을 통해 수평 및 수직 방향으로 평균 밝기 값의 변화 방향을 추정하여 좀더 정확히 샷내 카메라의 움직임을 분류하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1157-1163
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• 2005

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.7-10
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• 2000

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.