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.
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 ${\chi}^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 압축되어 있는 MPEG 비디오 시퀀스로부터 DCT의 AC 계수를 이용한 에지 영상을 구하여 급격한 장면의 전환을 검출하는 방법과 매크로블록 타입 정보를 이용하여 점진적 장면 전환인 디졸브(dissolve) 구간을 검출하는 기법을 제안하였다. 에지 추출에 기반한 장면 전환 검출 기법은 밝기의 변화에 덜 민감하며, AC 성분을 이용하면 DC 성분을 이용한 경우보다 원영상을 더욱 잘 표현하는 에지를 추출할 수 있으므로, 보다 정확한 장면 전환을 검출할 수 있다. 제안한 디졸브 검출 기법에서는 영상을 복원하지 않고, MPEG 비트스트림 내의 매크로블록 타입 정보로부터 계산된 인트라 매크로 블록의 개수를 이용하기 때문에 적은 계산량으로 디졸브를 검출할 수 있다. 제안한 장면 전환 검출 방법은 기존의 방법들에 비해서 성능이 우수함을 실험을 통해 입증하였다.
비디오에 삽입된 플래시라이트는 연속된 프레임사이의 차이 값을 높게 형성하여 장면전환 검출을 위한 임계값 결정에 많은 어려움을 주며, 특히 장면전환 지점으로 잘못 검출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 플래시라이트를 연속된 프레임으로부터 효율적으로 제거하여 신뢰할 수 있는 장면전환 지점을 검출하는 강건한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값 추출을 위하여 객체나 카메라의 움직임에 덜 민감하고 프레임의 공간정보를 이용하는 지역 히스토그램 비교에 의한 추출 식을 사용하며, 추출된 차이 값들의 큰 변이 폭에 의한 임계 값 결정의 문제점을 해결하기 위하여 차이 값들의 동적 압축에 의한 정규화 작업을 수행한다. 또한 추출된 차이 값들의 시간적 연속성의 변이에 따라 플래시라이트가 가지는 특징을 이용하여 플래시라이트와 장면전환 검출을 따로 구분하여 추출할 수 있는 새로운 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 플래시라이트가 들어있는 다양한 비디오 타입으로부터 실험되어졌으며, 실험결과 플래시라이트 검출에 높은 신뢰성과 효율성을 보여주었다.
최근 디지털 컨텐츠 관리의 중요성이 점점 증대되는 가운데, 동영상 컨텐츠의 중복장면을 최대한 줄이고, 대량의 비디오 데이터를 효과적으로 하기 위하여 장면변환 검출과 관련된 연구가 계속 진행되고 있다. 기존의 히스토그램과 화소 차를 이용한 장면변환 검출 기법은 조명변화와 움직임에 민감한 결과를 나타내었다. 따라서, 최근에는 계산량이 적고, 장면특성을 비교적 잘 나타내는 visual rhythm을 사용한 검출 방법이 많이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 visual rhythm의 방향성을 이용하여 장면을 검출하는 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 계산량을 효과적으로 줄일 수 있으며, 방향성 측정으로 인해 움직임이 있는 장면에서도 지속적인 성능을 가질 수 있다. 실험 결과에서는 기존에 사용되던 히스토그램을 이용한 장면변환 검출과 비교하여 약 30%의 성능효과를 보였고, 움직임이 많은 광고와, 뮤직비디오에서 비슷한 성능이 유지됨을 확인 할 수 있었다.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 사용자가 전체 동영상 데이터를 한눈에 파악할 수 있고, 필요한 경우 원하는 지점부터 동영상을 재생할 수 있도록 하기 위하여 동영상 데이터의 정보를 요약해 놓은 프레임 리스트를 제공하며, 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을.제안하고자 한다. 제안된 방법은 동영상 데이터를 대각선 방향으로 일정 픽셀의 칼라 값을 추출하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였으며, 샘플링 된 데이터는 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있었다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라 값은 행렬A에 i$\times$j 행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 MSE(Mean Square Error) 도입하여 각 프레임의 평균 오차를 계산한다. 평균오차와 일정 임계값을 초과하면 그 프레임을 장면 전환점으로 검출하고자 한다.
다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 X2 (카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP. JMF로 구현되었다.
본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^{2}$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^{2}$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^{2}$-테스트를 변형하였고. 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^{2}$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^{2}$-테스트와 제안된 지역적 $X^{2}$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.
최근의 영화는 기존의 애니메이션과 실사영화라는 범주로 나눌 수 없을 만큼 그 경계가 모호하다. 디지털영화의 등장이 애니메이션과 실사영화의 경계를 허물고 있는 것이다. 이 논문은 애니메이션과 실사영화, 디지털영화의 프레임과 이를 근간으로 한 미장센의 특성을 다루고 있다. 애니메이션과 실사영화는 각각 회화적, 사진적 프레임 특성을 가지고 있지만, 합성이미지를 근간으로 하는 디지털영화는 두 양식의 프레임 특성을 모두 갖게 된다. 이는 결국 영화작가의 표현스타일인 미장센의 차이로 나타난다.
The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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