• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.567-571
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• 2009

Sports game broadcasting system uses multiple video cameras in order to offer exciting and dynamic scenes for the TV audiences. Since, however, the traditional broadcasting system edits the multiple views into a static video stream, it is difficult to provide the intelligent broadcasting service that summarizes or retrieves specific scenes or events based on the user preference. In this paper, we propose the summarization and retrieval system for the soccer videos based on multiple cameras. It extracts the highlights such as shot on goal, crossing, foul, and set piece using dynamic Bayesian network based on soccer players' primitive behaviors annotated on videos, and selects a proper view for each highlight according to its type. The proposed system, therefore, offers users the highlight summarization or preferred view selection, and can provide personalized broadcasting services by considering the user's preference.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.82-93
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• 2000

Recently, the capability of efficient access to the desired video content is of growing importance because more digital video data are available at an increasing rate. A video summary abstracting the gist from the entirety enables the efficient browsing as well as the fast skimming of the video contents. In this paper, we discuss a novel dynamic summarization method based on the detection of highlights which represent semantically significant content and the description scheme (DS) proposed to MPEG-7 aiming to provide summary description. The summary DS proposed to MPEG-7 allows for efficient navigation and browsing to the contents of interest through the functionalities of multi-level highlights, hierarchical browsing and user-customized summarization. In this paper, we also show the validation and the usefulness of the methodology for dynamic summarization and the summary DS in real applications with soccer video sequences.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.245-248
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• 2001

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적이 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.77-80
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• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.4
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• pp.671-678
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• 2003

A digital video is usually very long temporally. requiring large storage capacity. Therefore, users want to watch pre-summarized video before they watch a large long video. Especially in the field of sports video, they want to watch a highlight video. Consequently, highlight video is used that the viewers decide whether it is valuable for them to watch the video or not. This paper proposes how to create soccer video highlight using the structural features of the caption such as temporal and spatial features. Caption frame intervals and caption key frames are extracted by using those structural features. And then, highlight video is created by using scene relocation, logical indexing and highlight creation rule. Finally. retrieval and browsing of highlight and video segment is performed by selection of item on browser.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.2
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• pp.89-98
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• 2007

For browsing, searching, and manipulating video documents, an indexing technique to describe video contents is required. Until now, the indexing process is mostly carried out by specialists who manually assign a few keywords to the video contents and thereby this work becomes an expensive and time consuming task. Therefore, automatic classification of video content is necessary. We propose a fully automatic and computationally efficient method for analysis and summarization of spots news video for 5 spots news video such as soccer, golf, baseball, basketball and volleyball. First of all, spots news videos are classified as anchor-person Shots, and the other shots are classified as news reports shots. Shot classification is based on image preprocessing and color features of the anchor-person shots. We then use the dominant color of the field and motion features for analysis of sports shots, Finally, sports shots are classified into five genre type. We achieved an overall average classification accuracy of 75% on sports news videos with 241 scenes. Therefore, the proposed method can be further used to search news video for individual sports news and sports highlights.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.209-212
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• 2009

본 논문에서는 MDCT기반의 오디오 특징과 영상 특징을 이용하여 축구 동영상의 하이라이트를 효과적으로 요약하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 입력되는 축구 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 분리된 연속적인 오디오 신호를 압축영역의 MDCT계수를 통해 이벤트 사운드별로 분류하여 오디오 이벤트 후보구간을 추출한다. 입력된 비디오 신호에서는 장면 전환점을 추출하고 추출된 장면 전환점으로부터 페널티 영역을 검출한다. 검출된 오디오 이벤트 후보구간과 검출된 페널티 영역장면을 함께 결합하여 축구 동영상의 이벤트 장면을 검출한다. 검출된 페널티 영역 장면을 통해 검출된 이벤트 구간을 다른 이벤트 구간보다 더 높은 우선순위를 갖는 하이라이트로 선정하여 요약본이 생성된다. 생성된 하이라이트 요약본의 평가는 precision과 recall을 통해 정확도를 평가하였다.