모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.
Feng, Jiang-Fan;Zhu, Guan-Yu;Liu, Zhao-Hong;Li, Yan
한국공간정보시스템학회 논문지
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제11권2호
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pp.39-44
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2009
In order to make the effect of the navigation system more direct, the paper proposes a thought of vehicle navigation system based on Video-GIS. A semantic framework has been defined whose core is focused on the integration and interaction of video and spatial information, which supports full content retrieval based on multimodal metadata extraction and fusion, and supports kinds of wireless access mode. Furthermore, requirements of prototype system are discussed. Then the design and implementation of framework are discussed. Next, describe the key ideas and technologies involved. Finally, we point out its future research trend.
대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이 값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다 또한 실제 TV방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
본 연구에서는 음성 합성 모델을 감정에 따라 음성을 합성하는 모델로 확장하고 감정에 따른 얼굴 표정을 생성하기 위한 데이터 베이스를 수집한다. 데이터베이스는 남성과 여성의 데이터가 구분되며 감정이 담긴 발화와 얼굴 표정으로 구성되어 있다. 성별이 다른 2명의 전문 연기자가 한국어로 문장을 발음한다. 각 문장은 anger, happiness, neutrality, sadness의 4가지 감정으로 구분된다. 각 연기자들은 한 가지의 감정 당 약 3300개의 문장을 연기한다. 이를 촬영하여 수집한 전체 26468개의 문장은 중복되지 않으며 해당하는 감정과 유사한 내용을 담고 있다. 양질의 데이터베이스를 구축하는 것이 향후 연구의 성능에 중요한 역할을 하므로 데이터베이스를 감정의 범주, 강도, 진정성의 3가지 항목에 대해 평가한다. 데이터의 종류에 따른 정확도를 알아보기 위해 구축된 데이터베이스를 음성-영상 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 나누어 평가를 진행하고 비교한다.
본 논문에서는 많은 양의 정보를 복합적으로 포함하는 비디오 데이터의 의미적인 접근 효율을 높이고 저장 장소를 절약하기 위한 관리 방안을 제안한다. 비디오 데이터를 단순히 화일 단위의 비드열로 간주하여 처리하는 것이 아니라 원하는 부분을 속성을 통해 의미를 기술함으로써 접근할 수 있도록 한다. 비디오 데이터는 복잡한 의미를 내포하며 의미기술에 필요한 속성이 변할 수 있으므로 데이타베스 시스템의 고정된 스키마 를 통한 의미기술 방법과 유동적인 속성 집할을 통한 의미기술 방법을 병합하여 의미 기술하도록 지원하며 사용자마다 의미 표현 방법에 차이가 있을 수 있으므로 일관된 속성값을 선택 할 수 있도록 속성과 속성값을 체계적으로 관리하는 방안을 제안한다. 또한 비디오 데이타베이스에 저장된 비디오 데이터간에 의미상속을 통해 접근 효율을 높이는 한편 비디오 데이터를 물리적으로 분리하거나 공유하여 새로운 프린젠테이션을 구 성할 수 있도록 함으로써 저장공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 지원한다.
스마트폰이 널리 보급됨에 따라 누구나 쉽게 사진과 동영상을 촬영하고 배포할 수 있는 시대가 되었다. 개인이 스마트폰으로 촬영한 동영상은 중요한 수사 단서나 증거로 활용되고 이때 동영상이 특정 스마트폰으로 촬영되었음을 입증해야 하는 상황이 발생한다. 이를 위해 기존 연구들에서 제시한 다양한 방식의 fingerprint 기법을 활용할 수 있다. 하지만 fingerprint 기법을 사용한 결과의 신빙성을 보강해야 하거나 그 기법을 활용할 수 없는 상황들이 존재한다. 따라서 fingerprint 기법의 사용 이전에 스마트폰 포렌식 조사가 선행되어야 하고, 동영상 파일의 메타데이터 정보를 정리한 데이터베이스를 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 동영상 촬영이 스마트폰에 남기는 아티팩트와 상기한 데이터베이스에 대해 설명하고자 한다.
연속된 비디오 스트림에는 다양한 정보가 서로간의 명확한 경계구분 없이 표현되며 비디오 신의 의미는 여러 추상화 단계로 해석되어질 수 있다. 또한 비디오에 대한 기술은 사용자의 목적에 따라 각각 다르게 표현될 수 있다. 따라서 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색에서는 사용자가 특정 장면에 대한 내용을 유동적으로 기술할 수 있도록 지원하여야 함과 동시에 다양한 사용자가 기술한 내용이 일관되게 유지되어야 한다. 본 논문은 관계형 모델과 객체 지향 모델과 같은 기존의 데이터 베이스 모델에서 효과적인 내용 기반 검색 및 브라우징 방법을 제안한다. 유동적으로 정의된 속성과 속성값은 트리 구조의 사전 형태로 구조화되며 비디오 데이터에 대한 기술은 고정 데이터베이스 스키마에 저장된다. 또한 본 논문에서는 사용자의 효과적인 비디오 브라우징 작업을 지원하기 위한 브라우저를 제안한다. 사전 브라우저(dictionary browser)는 사용자의 질의 표현과 의미 기술 작업을 단순화시키고, 결과 브라우저(result browser)는 사용자가 질의 조건들의 다양한 조합에 대한 질의 결과를 분석할 수 있도록 지원한다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.
웹 상의 출판이 보편화 될수록 많은 데이터의 내용물들이 압축, 포맷, 편집 등 변형된 상태로 중복해서 존재하게 된다. 이러한 유사한 데이터들은 검색 시 속도나 검색률 등에 문제를 야기 시킬 수도 있으며, 반면에 특정 사이트에 문제가 발생할 경우 다른 사이트의 중복된 데이터를 제공해 줄 수도 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 대규모 데이터베이스 상에 존재하는 비디오들 중에서 유사한 데이터들에 대한 정보를 사전에 감지할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 본 연구에서는 비디오들을 직접 비교하는 대신 비디오를 대표하는 요약 비디오 영상을 만들고, 주성분 분석(PCA-principle component analysis) 기법을 적용하여 저차원 특징벡터 상에 군집화를 통해 유사 비디오들을 검출하였다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 효율성과 정확성이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 교양 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 비디오 모델을 제안한다. 먼저, 교양 비디오의 효율적인 색인화와 검색을 위하여 교양 비디오를 의미 있는 단위로 분할하는 효율적인 장면 전환 검출 기법을 사용하였다 비디오가 대용량이며 장시간의 재생이 필요하다는 특징 때문에 전체 비디오를 시청해야하는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 교양 비디오의 개요를 추출하여 시청자들에게 시간을 절약할 수 있고, 비디오 선택의 폭을 넓히도록 하였다. 비디오 개요는 개요 생성 규칙을 설정하여 중요 이벤트가 발생한 장면들을 요약한 형태이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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