Acknowledgement
Grant : 지능형추천 서비스를 위한 인지기반 기계학습 및 추론기술, 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임워크 기술 개발
Supported by : 국가연구재단
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2011.06c
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- Pages.295-298
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- 2011
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- 1598-5164(pISSN)
Location Change Estimation in a Video Stream based on SIFT Feature Distributions
SIFT 특성 분포를 이용한 비디오 스트림의 장소 변화 예측
- Yoo, Jun-Hee (Seoul National University School of Computer Science & Engineering) ;
- Seok, Ho-Sik (Seoul National University School of Computer Science & Engineering) ;
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Zhang, Byoung-Tak
(Seoul National University School of Computer Science & Engineering)
- Published : 2011.06.29
Abstract
비디오 데이터의 지능적인 처리를 위해서는 사전에 작성한 메타데이터에 제한 받지 않는 유연한 접근방법이 필요하다. 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 적절한 특징을 추출한 후 비디오를 처리하는 방법을 소개한다. 이미지 인식이 잘 될 경우 일정한 이미지 조합으로 비디오의 배경을 설명할 수 있지만, 이미지 인식이 어렵기 때문에 동일한 배경일지라도 등장 인물의 움직임, 촬영 각도의 변화 등 사소한 변화가 발생하면 컴퓨터는 다른 이미지인 것으로 간주하게 된다. 우리가 제안하는 방법은 비디오를 구성하는 이미지 프레임에서 추출한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특성의 분포를 엔트로피에 기반하여 재구성한 후 분포 변화를 통해 장소 변화를 추정하는 방법이다. 제안 방법은 비디오 데이터의 이미지를 특징 짓는 비주얼 워드의 분포를 활용하기 때문에 사소한 변화 정도의 영향을 받지 않으면서 동시에 배경의 확연한 변화를 나타낼 수 있다. 우리는 실제 TV 드라마 데이터에 적용하여 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
Keywords