멀티미디어 데이터의 사용이 증대됨에 따라, 이를 관리하고 검색하기 위한 다양한 연구 및 시스템이 개발되고 있다. 하지만 일반적인 검색 방법이 비디오 데이터 내 관련 태그정보나 제목을 통해 검색이 되기 때문에 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 검색을 위해 비디오 내 이동 객체의 정보를 이용한 궤적 정보를 통해 유사도 측정 기법에 대해 기술한다. 전체적인 과정은 CCTV 비디오 데이터를 그레이 스케일화 하여, 이동 객체를 추출한 후 라벨링 과정을 통해 궤적을 추출한다. 이를 통해 유사도 즉정을 위한 TSR(Tansent Space Representation)과 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하여 두 알고리즘을 비교 분석한다.
최근들어 오디오, 비디오와 이미지 같은 다양한 디지털 멀티미디어 데이터의 인덱싱, 브라우징과 질의를 위한 새로운 형태의 시스템이 개발되었다. 이러한 시스템은 각 미디어 스트림을 실제 물리적 이벤트에 따라서 작은 유닛단위로 나누고, 물리적 이벤트들을 검색을 위해서 효율적으로 인덱스화 시킨다. 본 논문에서는 오디오-비주얼 데이터의 분석과 세그멘테이션을 위해서 각 데이터가 가지고 있는 오디오, 이미지, 비디오 특징을 이용하는 새로운 방법을 사용한다. 이것은 이미지나 비디오만을 분석했던 이전의 방법들을 문제점을 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 방법을 이용하여 XCRAB이라고 불리는 웹 기반 멀티미디어 검색 시스템을 구현하였고, 성능평가를 위해서 여러가지 질의의 조합을 이용하여 실험을 하였다.
앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.
Lee, Samuel Sangkon;Shishibori, Masami;Han, Chia Y.
Journal of Information Processing Systems
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제9권2호
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pp.315-332
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2013
This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. Instead of relying on the Euclidean distance as a measure of search space, the proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance. A test result of using 10,000 video files shows that this method reduced the search time by 5-12%, as compared to the existing method that uses the AESA algorithm.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.122-127
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1998
In this paper, we focus on the information retrieval of human individuals who are recorded on the video database. Our purpose is to index persons by their faces or voice and to retrieve their existing time sections on the video data. The database system can track as well as extract a face or voice of a certain person and construct a model of the individual person in self-organization mode. If he appears again at different time, the system can put the mark of the same person to the associated frames. In this way, the same person can be retrieved even if the system does not know his exact name. As the face and speaker modeling, a subspace method is employed to improve the indexing accuracy.
Overlay texts are artificially superimposed on the broadcasting videos by human producers. These texts provide additional information to the audiovisual content. Especially, the overlay texts in news video contain concise and direct description of the content. Therefore, it is most reliable clue for constructing a news video indexing system. To make this indexing system in the TV news program, it is important to detect and recognize the texts. This paper proposes the identification of the overlay text beginning frame to help the detection and recognition of the overlay text in news videos. Since all frames in the video sequences do not contain the overlay texts, the overlay text extraction from every frame is unnecessary and time-wasting. Therefore, to focus on only the frame containing the overlay text can be enhanced the accuracy of the overlay text detection. The comparative experiments of the text beginning frame identification methods were carried out with respect to Korean television news videos. Then the appropriate processing method is proposed.
본 논문에서는 뉴스 동영상 정보의 생성을 위해 뉴스 단위의 기준이 되는 앵커 장면을 효과적으로 검출하는 기법을 제안한다. 우선 뉴스 동영상의 오디오 및 비디오 구성 요소에 대한 관찰을 통하여 앵커 장면 검출에 적합한 기본적인 특징들을 선택하였다. 제안 알고리듬에서는 색인의 정확도를 높이기 위해 몇몇 오디오 특징과 함께 비디오 특징으로서 움직임 특징을 함께 이용하였으며, 전체적인 구조는 '오디오 정지 구간 검출', '오디오 클러스터 분류', 그리고 '움직임 활동도와의 매칭'의 3단계로 구성된다. MPEG-2 방식으로 부호화된 뉴스 동영상에 대한 실험을 통해 제안 알고리듬의 성능이 만족스러움을 확인하였다.
장면 전환검출 (scene change detection)은 영상 정보의 색인 (indexing) 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 급격한 움직임 및 조명 변화, 빠르게 연속적으로 등장하는 장면 전환에 강건한 급격한 장면 전환 검출 기법과 디졸브, 페이드 등의 장면 전환을 보다 효과적으로 검출할 수 있는 점진적인 장면 전환 검출 기법 및 추출된 셧 (shot)의 내용을 DCT DC 이미지 버퍼링과 누적 히스토그램 교차 함수 (accumulative histogram intersection measure)에 의해 대표 프레임으로 추출하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 모의 실험 결과 기존 방식에 비해 보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
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.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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