2차원 비디오를 3차원 스테레오 비디오로 변환할 때 기존 비디오에 삽입되어 있는 오버레이 텍스트(overlay text) 그래픽 영역으로 인해 발생하는 문제점을 이 논문에서 제시한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 2차원 비디오를 오버레이 텍스트 그래픽 영역만 있는 영상과 오버레이 그래픽 영역이 추출되어 홀(hole)이 있는 영상으로 분리하여 처리하는 시나리오를 제안한다. 그리고 이 시나리오의 첫 번째 단계로 오버레이 텍스트 영역을 검색하고 추출하는 방법에 대해서만 이 논문에서 논한다. 비디오 시퀀스(sequence)가 입력되면 불필요한 연산 과정을 줄이기 위해 해리스 코너(Harris corner)로 얻어진 코너 밀도 맵을 이용하여 프레임 내 오버레이 텍스트의 존재 유무를 먼저 판단한다. 오버레이 텍스트가 있다면, 색(color) 정보와 움직임(motion) 정보를 결합하여 오버레이 텍스트 그래픽 영역을 검색하고 추출한다. 실험에서는 여러 가지 장르의 방송용 비디오에 대한 처리 결과를 보여주고 분석했다.
The purpose of this study is to observe the effects of text modification by comparing differences in Korean reading comprehension levels that arise from differences in vocabulary levels in texts. This study intends to use simplified texts with the vocabulary difficulty adjusted differently from the original text to measure reading comprehension levels of Korean learners and analyze the result. To measure reading comprehension, the researcher divided 55 Korean learners of intermediate to advanced level of fluency into two groups; the control group read the original text and the treatment group read a simplified text in which complex vocabulary were substituted with easier words of medium difficulty. Then the two groups were tested with the same questionnaire to measure comprehension levels of each group. The result showed that the groups that read simplified texts scored higher than the control group; this suggests that the reading comprehension level was increased in the treatment group. The experiment confirmed that unknown vocabulary density has direct impact on Korean reading comprehension. The result shows that the proportion of unknown vocabulary should be reduced for meaning-focused reading. It also demonstrates that comprehension of the learner was enhanced with lexical simplification rather than structural simplification i.e. simplification of grammar or sentences. Thus, diverse reading materials adjusted to the learners' level of fluency should be developed to enable reading for learning Korean. By reducing the burden of understanding the meaning of each vocabulary, learners will be able to achieve the initial goal of reading.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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