Distance Learning and Re-Ranking based Broadcasting Contents Tagging with Blog Postings

거리 학습과 재서열화를 이용한 방송 콘텐츠에 대한 블로그 포스팅 태깅

이미지 혹은 영상에 대한 자동 태깅은 해당 콘텐츠에 대한 추가적인 정보를 자동으로 시스템에 제공하는 기술로써 영상 인식, 콘텐츠 매시업, 정보 검색 등 다양한 기술/서비스 분야에서 여러 목적으로 활용되고 있다. 특히, 방송 콘텐츠는 많은 양의 정보를 제한된 영역 및 시간에 축약하여 담고 있기 때문에 영상 처리 기술을 통한 객체 인식이나, 콘텐츠 매시업, 추천 서비스 등의 성능 향상을 위해 자동 혹은 수동 태깅을 통한 정보 제공이 요구된다. 본 논문에서는 블로그를 이용한 프레임 단위의 방송 콘텐츠 태깅 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 기존의 콘텐츠 단위의 정보 제공이나, 수동 태깅 된 정보를 제공하는 기술들과 달리, 영상의 각 프레임에 대한 자동 태깅을 목표로 한다. 제안하는 방법은 거리 학습을 통해 영상의 각 프레임이 가지는 특성을 고려한 모델을 구축한 후, 이를 토대로 영상의 프레임들과 블로그의 이미지를 매칭한다. 매칭된 결과를 기반으로 특정 블로그는 영상 내 특정 프레임 구간에 태깅 된다. 제안한 방법은 이미지 매칭 성능을 측정하여 평가하였다. 블로그 이미지에 대해 Top 1 매칭 프레임을 살펴본 결과, 70%의 정확률을 보였다. 소프트 매칭(Top n)의 경우, 최대 90%의 성능을 얻을 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.