Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2012.06a
/
pp.331-333
/
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.
In this paper, we propose the comparison method of pattern similarity for video segmentation algorithm. The shot boundary type is categorized as 2 types, abrupt change and gradual change. The representative examples of gradual change are dissolve, fade-in, fade-out or wipe transition. The proposed method consider the problem to detect shot boundary as 2-class problem. We concentrated if the shot boundary event happens or not. It is essential to define similarity between frames for shot boundary detection. We proposed 2 similarity measures, within similarity and between similarity. The within similarity is defined by feature comparison between frames belong to same shot. The between similarity is defined by feature comparison between frames belong to different scene. Finally we calculated the statistical patterns comparison between the within similarity and between similarity. Because this measure is robust to flash light or object movement, our proposed algorithm make contribution towards reducing false positive rate. We employed color histogram and mean of sub-block on frame image as frame feature. We performed the experimental evaluation with video dataset including set of TREC-2001 and TREC-2002. The proposed algorithm shows the performance, 91.84% recall and 86.43% precision in experimental circumstance.
Scene boundary detection is important in the understanding of semantic structure from video data. However, it is more difficult than shot change detection because scene boundary detection needs to understand semantics in video data well. In this paper, we propose a new approach to scene segmentation using contextual information in video data. The contextual information is divided into two categories: local and global contextual information. The local contextual information refers to the foreground regions' information, background and shot activity. The global contextual information refers to the video shot's environment or its relationship with other video shots. Coherence, interaction and the tempo of video shots are computed as global contextual information. Using the proposed contextual information, we detect scene boundaries. Our proposed approach consists of three consecutive steps: linking, verification, and adjusting. We experimented the proposed approach using TV dramas and movies. The detection accuracy of correct scene boundaries is over than 80%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.38
no.5
/
pp.58-64
/
2001
Recently many informations are transmitted ,md stored as video data, and they are on the rapid increase because of popularization of high performance computer and internet. In this paper, to retrieve video data, shots are found through analysis of video stream and the method of detection of key frame is studied. Finally users can retrieve the video efficiently. This Paper suggests a new feature that is robust to object movement in a shot and is not sensitive to change of color in boundary detection of shots, and proposes the characterizing value that reflects the characteristic of kind of video (movie, drama, news, music video etc,). The key frames are pulled out from many frames by using the local minima and maxima of differential of the value. After original frame(not de image) are reconstructed for key frame, indexing process is performed through computing parameters. Key frames that arc similar to user's query image arc retrieved through computing parameters. It is proved that the proposed methods are better than conventional method from experiments. The retrieval accuracy rate is so high in experiments.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2002.11a
/
pp.625-628
/
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.
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.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.6
no.3
/
pp.115-122
/
2001
A scene change detection is an important step for video indexing and retrieval. This paper proposes an algorithm by a phased algorithm for fast and accurate detection of abrupt scene changes in an MPEG compressed domain with minimal decoding requirements and computational effort. The proposed method compares two successive I-frames for locating a scene change occurring within the GOP and uses macroblock-coded type information contained in B-frames to detect the exact frame where the scene change occurred. The algorithm has the advantage of speed, simplicity and accuracy. In addition, it requires less amount of storage. The experiment results demonstrate that the proposed algorithm has better detection performance, such as precision and recall rate, than the existing method using all DC images.
In order to allow the user to efficiently browse, select, and retrieve a desired video part without having to deal directly with GBytes of compressed data, classification of shot motion characteristic has to be carried out as a preparation for such user interaction. The organization of video information for video database requires segmentation of a video into its constituent shots and their subsequent characterization in terms of content and camera movement in shot. In order to classify shot motion, it is a conventional way to use element of motion vector. However, there is a limit to estimate global camera motion because the way that uses motion vectors only represents local movement. For shot classification in terms of motion information, we propose a new scheme consisting of partial decoding of INTRA pictures and comparing the x, y displacement vector curve between the decoded I-frame and next P-frame in compressed video data.
In this paper, an efficient and fast method to segment a video in the MPEG(motion picture expert group) video stream is proposed. For the real time processing of large amount of broadcasting data, we use DC images of I-frames in an MPEG compressed video with minimal decoding. Using the modified histogram comparison which counts on not only luminance but also chrominance information, the scene change detection was performed in the fast and accurate way Also, to discriminate anchorperson frame from non-anchor frame, a neural network method was introduced.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.