본 논문에서는 동영상으로부터 기존의 화소 단위의 변화 영역 검출 방법에 비해 빠른 변화 영역 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 및 화소 단위의 변화 영역 검출을 결합함으로써 변화 영역 검출의 속도 및 변화 검출 마스크의 화질을 개선한다. 제안된 방법은 16 ${\times}$ 16 크기의 블록 단위 변화 영역 검출의 결과로 생성된 초기 변화 검출 마스크의 경계 블록 내의 4개의 부 블록들에 대하여 블록 단위의 변화 영역을 검출한다. 그리고 나서, 변화 검출 마스크의 8 ${\times}$ 8 경계 블록에 대하여 화소 단위의 변화 영역 검출을 수행한다. 제안된 방법에서 사용된 블록 단위의 변화 영역 검출은 변화 영역 검출의 속도를 개선할 뿐만 아니라, 잡음에 의한 영향을 최소화하는 이점이 있다. 이와 함께, 8 ${\times}$ 8 경계 블록에 대해 화소 단위의 변화 영역 검출을 수행함으로써 변화 검출 마스크의 화질 또한 향상시키는 이점이 있다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 9:1 정도의 속도 개선과 화질에서의 향상을 가져옴을 확인 할 수 있었다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 기존의 방법으로 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 cut에 의한 shot 경계를 검출한다 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 dissolve에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 dissolve 영상을 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 dissolve를 검출한다. 이와 같이 압축영역에서 cut에 의한 shot 경계와 dissolve에 의한 shot 경계의 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 dissolve에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 cut과 dissolve 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-7 서술자들을 이용하여 효과적인 샷 경계 검출을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 샷 경계를 분석하는 방법은 기본적으로 각 프레임의 특징을 추출하여 거리 비교를 통하여 샷을 검출한다. 그러나 이러한 샷 검출은 각 프레임에서의 한가지 특징만을 이용하여 샷 경계를 찾기 때문에 샷의 변화와 프레임에 대한 특징 값의 변화가 일치하지 않는 경우 문제점이 발생된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-7 표준을 통하여 그 성능이 증명된 다양한 특징들을 동시에 이용하여 정확한 샷 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 급격한 샷 변화와 점진적인 샷 변화를 동시에 검출하고 플레쉬와 같은 비디오의 순간적인 변화에 강인하였다.
본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 입력 영상의 컬러 정보를 이용함으로써 조명 변화나 얼굴의 자세 변화에 둔감하게 얼굴 정보를 고속 검출하는 알고리듬을 제안하였다 계산복잡도가 작으면서도, 조명의 변화에 민감하지 않은 특성을 가진 NCC (normalized color component) 좌표계에서 정의한 살색에 기반하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 내에서의 눈의 검출에도 색상 분포 특성을 이용함으로써 얼굴의 숙임(nod), 돌림(shake), 기울임(tilt)등에 의한 자세 변화에 대해서도 둔감하게 두 눈의 위치를 고속으로 찾도록 하였다. 특히 집중자(concentrator)를 제안 적용하여 유동적인 눈썹의 영향을 줄이고 눈안의 중심 위치를 찾도록 가중치 눈지도(eye map)를 도입하였다. 제안된 알고리듬이 조명 변화나 얼굴의 다양한 자세 변화가 있는 영상에서 얼굴 후보 영역과 두 눈의 위치를 효과적으로 검출함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.
본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
본 논문에서는 다양한 컬러모델 영상을 대상으로 히스토그램의 차이를 이용한 장면 전환 검출 결과를 비교한다. 임계값은 히스토그램의 변화에 따라 변화하는 적응적 임계값 설정 방법을 사용하여 오검출과 미검출의 확률을 줄였다. 점진적인 장면 전환에도 강인한 검출을 위하여 탐색 구간의 변화와 히스토그램의 변화가 급격하게 자주 일어나는 구간의 히스토그램의 변화율을 이용하여 장면 전환을 검출 하는 방법을 제안 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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