Nonparametric Bayesian Approach for Multichannel based Semantic Segmentation of TV Dramas

멀티채널 기반 드라마 동영상 의미 분절화를 위한 비모수 베이지안 방법

  • Seok, Ho-Sik (Department of Computer Science and Engineering Seoul National University) ;
  • Lee, Ba-Do (Department of Computer Science and Engineering Seoul National University) ;
  • Zhang, Byoung-Tak (Department of Computer Science and Engineering Seoul National University)
  • 석호식 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이바도 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2012.06.22

Abstract

본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원