• 제목/요약/키워드: video summarization system

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자막 정보를 이용한 야구경기 비디오의 자동요약 시스템 (An Automatic Summarization System of Baseball Game Video Using the Caption Information)

  • 유기원;허영식
    • 방송공학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.107-113
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.

광범위한 지역 감시시스템에서의 행동기반 키프레임 검출 및 비디오 요약 (Activity-based key-frame detection and video summarization in a wide-area surveillance system)

  • 권혜영;이경미
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.169-178
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    • 2008
  • 본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 30분 단위로 나눈 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 행동 검출과 관련된 11가지(in, out, stay, left, right, forward, backward, left_forward, left_backward, right_forward, right_backward)에 대한 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 행동별 비디오 요약을 통해 보여줌으로써 더 자세히 행동 추적된 결과를 볼 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트들을 한 눈에 간단히 확인해 볼 수 있다.

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동적 베이지안 네트워크를 이용한 다중 카메라기반 축구 비디오 요약 (Summarization of Soccer Video based on Multiple Cameras Using Dynamic Bayesian Network)

  • 민준기;박한샘;조성배
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.567-571
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    • 2009
  • 스포츠 경기의 비디오 중계는 생동감 있고 흥미로운 장면들을 시청자에게 제공해주기 위하여 여러 대의 카메라를 사용한다. 하지만 기존의 방송 시스템은 시청자에게 하나의 비디오로 편집된 장면만을 제공하기 때문에 시청자의 관심도를 고려하여 특정 장면을 요약해주거나 검색해주는 등의 지능형 방송 서비스가 어렵다. 본 논문에서는 여러 대의 카메라로 촬영한 축구경기 비디오를 요약 및 검색해주는 시스템을 제안한다. 이는 비디오에 주석으로 태깅되어있는 저수준 정보를 기반으로 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하여 슛, 크로스, 반칙, 세트플레이 등과 같은 주요장면을 추출하고, 해당 주요장면타입에 따라 자동으로 뷰를 선택한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 주요장면 요약이나 선호하는 뷰의 선택기능을 제공하며, 사용자의 선호도를 고려할 경우 개인화 방송 서비스를 제공해줄 수 있다.

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MPEG-7을 기반으로 한 뉴스 동영상 스키마 및 샷 종류별 키프레임을 이용한 요약 생성 방법 (A Scheme for News Videos based on MPEG-7 and Its Summarization Mechanism by using the Key-Frames of Selected Shot Types)

  • 정진국;심진선;낭종호;김경수;하명환;정병희
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제8권5호
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    • pp.530-539
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    • 2002
  • 최근 정형화된 구조를 갖는 뉴스 동영상 비디오에 대한 아카이브 시스템을 구축하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 시스템에서는 기사에 대한 메타 데이타를 저장하는 방법이 서로 다르기 때문에 이런 데이타 사이의 호환성이 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 멀티미디어 내용 정보를 표현하기 위한 표준인 MPEC-7 MDS에 바탕을 둔 뉴스 동영상 스키마를 제안하였으며, 또한 기사를 이루는 각 샷들의 특징을 반영한 기사 요약 방법을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 뉴스 동영상을 위한 스키마는 뉴스 구조의 특성을 반영하여 MPEG-7 MDS의 VideoSegment, TextAnnotation 등과 같은 스키마를 이용하여 설계하였고, 요약 방법에서는 요약 비디오 데이타의 크기를 줄이기 위하여 샷들의 키프레임들만을 해당 오디오와 함께 상영하는 슬라이스 쇼 방법을 사용하였다.

다수 사람 추적상태에 따른 감시영상 요약 시스템 (Surveillance Video Summarization System based on Multi-person Tracking Status)

  • 유주희;이경미
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.61-68
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    • 2016
  • 현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.

Automatic Video Management System Using Face Recognition and MPEG-7 Visual Descriptors

  • Lee, Jae-Ho
    • ETRI Journal
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    • 제27권6호
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    • pp.806-809
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    • 2005
  • The main goal of this research is automatic video analysis using a face recognition technique. In this paper, an automatic video management system is introduced with a variety of functions enabled, such as index, edit, summarize, and retrieve multimedia data. The automatic management tool utilizes MPEG-7 visual descriptors to generate a video index for creating a summary. The resulting index generates a preview of a movie, and allows non-linear access with thumbnails. In addition, the index supports the searching of shots similar to a desired one within saved video sequences. Moreover, a face recognition technique is utilized to personalbased video summarization and indexing in stored video data.

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정보성 동영상 요약 및 키워드 기반 영상검색 시스템 (Information Video Summarization and Keyword-based Video Tracking System)

  • 김기훈;문미경
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.701-702
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    • 2023
  • 비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

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은닉 마르코브 모델을 이용한 비디오 요약 시스템 (Video Summarization Using Hidden Markov Model)

  • 박호식;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.1175-1181
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비디오 검색을 위한 비디오 사진 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3개의 모듈인 특징 추출, 은닉 마르코브 모델 생성, 그리고 비디오 사진 분류로 구성되어 있다. 같은 등급에 속한 비디오 화면들이 반드시 유사하지 않으므로 견실한 Hidden Markov Model을 구성하기 위해서 는 충분한 학습이 필요하였다. 제안된 시스템은 텔레비전 야구 중계 방송의 비디오 화면을 15가지 등급으로 분류하여 분석 및 하는 실험을 한 결과 평균 84.72%의 인식률을 얻을 수 있었다.

장면전환검출을 이용한 교양비디오 개요 검색 시스템 (The Abstraction Retrieval System of Cultural Videos using Scene Change Detection)

  • 강오형;이지현;이양원
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권7호
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    • pp.761-766
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    • 2005
  • 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.

광범위한 지역 감시시스템에서의 행동기반 비디오 요약 (Activity-based video summarization in a wide-area surveillance system)

  • 권혜영;이윤미;이경미
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.719-724
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    • 2007
  • 본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. in. out, stay, left, right, forward, backward와 관련된 11가지 행동을 추출하여 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 보여줌으로써 더 자세히 행동추적을 할 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.

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