• International Journal of Contents
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• 제6권3호
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• pp.5-9
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• 2010

To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.2-9
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• 2000

본 논문은 동영상으로부터 추출된 움직임 크기와 방향을 이용한 통계적 움직임 활동(Motion Activity) 특징 기술(Description) 방법과 이를 이용한 비디오 검색에 관한 것이다. 본 논문의 움직임 활동 기술자를 이용하여 동영상 전체, 대표 영상 사이, 시간상 특정 구간에 대한 시공간적 분포 및 변화 정도에 패턴 등에 대한 지각적 특징을 기술할 수 있어, 이러한 움직임 정도가 중요한 특징이 되는 동영상 검색(video retrieval), 원격감시(surveilance), 멀티미디어 데이터베이스, 방송 필터링(broadcasting filtering) 등의 디지털 비디오 서비스 응용들에 효과적으로 활용될 수 있다. 제안한 방법의 효율성을 보이기 위하여 MPEG-7 표준화 과정에서 사용된 다양한 비디오를 가지고 검색 결과를 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.87-96
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• 2021

The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.269-278
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• 2005

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 $93\%$ 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 정보관리연구
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• 제37권4호
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• pp.93-104
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• 2006

디지털 비디오 압축과 인터넷 기술의 발전으로 비디오에 대한 수요가 폭발적으로 늘어나고 있으며, 사용자 제작 콘텐트(UCC)도 대량으로 생산되고 있다. 따라서, 디지털 비디오 라이브러리 구축과 검색에 대한 기술 연구가 어느 때보다 시급하게 요구되고 있다. 그러나 사용자가 전체 비디오의 일부 내용을 의미기반으로 검색해서 보고 싶은 욕망을 충족시켜주기는 매우 어려운 상황이다. 본고에서는 디지털 비디오를 의미 검색하기 위하여 장면을 뽑아내고, 내용을 분석하는 방법을 제안하고, 5개의 스포츠(축구, 야구, 골프, 농구, 배구) 뉴스 비디오를 자동 분류한 실험 결과를 소개하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4300-4314
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• 2019

With the development of video-related applications, media content has increased dramatically through applications. There is a substantial amount of near-duplicate videos (NDVs) among Internet videos, thus NDVR is important for eliminating near-duplicates from web video searches. This paper proposes a novel NDVR system that supports large-scale retrieval and contributes to the efficient and accurate retrieval performance. For this, we extracted keyframes from each video at regular intervals and then extracted both commonly used features (LBP and HSV) and new image features from each keyframe. A recent study introduced a new image feature that can provide more robust information than existing features even if there are geometric changes to and complex editing of images. We convert a vector set that consists of the extracted features to binary code through a set of hash functions so that the similarity comparison can be more efficient as similar videos are more likely to map into the same buckets. Lastly, we calculate similarity to search for NDVs; we examine the effectiveness of the NDVR system and compare this against previous NDVR systems using the public video collections CC_WEB_VIDEO. The proposed NDVR system's performance is very promising compared to previous NDVR systems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.114-121
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• 2008

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 환경 교육 컨텐츠 검색을 위한 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.113-120
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• 2004

본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.140-144
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• 2012

비디오 감시시스템의 영상 기록 및 검색을 위한 고전적 방법은 감시 영상만이 가지는 특징, 즉 감시영상에서 불필요한 배경 영역과 감시 대상을 목적으로 하는 물체 영역을 분리하여 저장하는 시스템을 갖추지 않으므로 감시영상의 저장 및 검색을 하는데 있어서 많은 저장 용량이 요구되기 때문에 매우 비효율적이다. 본 논문에서 제안한 감시 영상 시스템의 기록 및 검색 방법은 비효율적 요소를 해결한 시간별 장소별로 데이터베이스를 활용하여 손쉽게 검색하는 비디오 감시 시스템으로서 기존의 방법에 비해 더욱 효율적인 감시영상의 검색을 가능하게 한다.