본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.
현대에 있어 뮤직비디오는 가수가 노래를 표현하고자 하는 바를 가장 잘 표현해 주는 수단 중 하나라 할 수 있다. 따라서 신곡을 발표하는 가수들은 뮤직비디오를 기본적으로 제공하는데 영상의 비주얼적인 부분뿐만 아니라 노래에 맞는 자막에도 여러 가지 표현을 구사하며 자막을 통한 감정의 표현을 추구하고 있다. 뮤직 비디오에 나타난 키네틱 타이포그래피의 감정표현의 여러 가지 표현 방법들에대해 알아보았다.
최근 컴퓨터 응용 기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 처리의 필요성이 증가하고 있다. 비 정형화된 비디오에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있는 비디오 모델링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 논리적 구조는 물론 비디오 내에 포함된 의미적인 내용을 표현하기 위한 비디오 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 모델링 기법은 의미적 내용을 효과적으로 표현하지 못하는 기존의 구조 모델링의 문제점을 해결하고 의미적인 내용들간의 시공간적 관계를 정의한다. 또한 시공간적 관계를 통한 의미적 내용에 대한 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.
비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.
본 논문에서는 비디오카메라로 촬영한 영상이나 스마트폰 카메라로 촬영한 비디오 영상 혹은 사진들을 영상 편집 기법으로 카툰 형식으로 표현하여 콘텐츠를 제작한다. 카툰 형식의 콘텐츠는 기존 일반 비디오 영상과는 다른 시각화를 나타내고, 카툰 장르의 특성을 가지고 콘텐츠를 표현한다. 카툰은 하나의 칸이나 선을 구성하여 그 영역으로 카툰 고유의 특성을 표현한다. 이러한 카툰은 카툰의 특성을 갖고, 정보나 내용을 일반 영상과 다른 친밀감을 가지고 표현한다. 또한 본 연구에서는 비디오 콘텐츠를 카툰 고유의 특성과 3D 비디오 효과를 적용하여 콘텐츠를 제작하여 활용하도록 한다. 이렇게 콘텐츠를 제작함으로써 2D 콘텐츠 보다 더 입체감과 사실감을 표현하여 콘텐츠에 대한 흥미와 관심으로 콘텐츠의 효과를 극대화 할 수 있다고 사료한다.
본 논문에서는 비디오 스트림을 효과적으로 표현하고 저장하며, 저장된 비디오 스트림을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 각 비디오 프레임으로부터 특징(feature)들을 추출하고, 각 특징들의 수치값을 정규화 하여 [0,1] 사이의 값으로 표현하면, f 개의 특징으로 표현된 비디오 프레임은 f 차원의 공간 $[0,1]^f$ 상의 한 점으로 나타낼 수 있다. 따라서 비디오 스트림은 다차원 공간에서 점들의 궤적으로 표현될 수 있으며 이 궤적은 카메라 샷을 기준으로 비디오 세그먼트로 분할된다. 비디오 세그먼트는 세그먼트 내의 점들의 움직임 등의 정보를 나타내는 경향 벡터(trend vector)로 표현되며, 비디오 스트림 검색은 이러한 경향 벡터에 대하여 수행된다. 스포츠, 뉴스, 기록영화, 교육용 비디오 등의 비디오 스트림에 대하여 제안한 기법을 검증하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비하여 복원 오차율(reconstruction error rate)이 평균37% 감소되었고, 검색의 정밀도(precision)는 비슷한 수준의 재현율(recall) 및 응답 시간을 유지하면서 평균 2.1 배까지 향상되었음을 관찰할 수 있었다.
웹 환경에서 사용되고 있는 데이터의 종류는 텍스트뿐만 아니라 멀티미디어 데이터까지 다양하게 사용되어 지고 있다. 그러나 오디오, 이미지, 비디오와 같은 미디어 객체들은 2진화, 비구조화 되어 있으므로 기계 번역이 용이하지 않다. 이런 비정형화 된 비디오 데이터에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있어야 한다. 멀티미디어 데이터의 메타 데이터를 표현하기 위해서 XML 문서를 이용하여 표현하고, 표현된 문서를 효율적으로 검색 할 수 있도록 설계하였다.
비디오 데이터가 가지는 움직임 정보에 대한 의미적 표현을 위해 저차원의 특징뿐만 아니라 시 공간적 관계 표현, 이벤트 인식에 이르기까지 의미적 인식을 위한 많은 연구가 되고 있다. 하지만, 이러한 노력은 메타 데이터 형태로 미디어객체에 단순히 키워드를 부여하는 방법으로 내용을 표현하는 정도이고 진정한 의미적 내용을 표현하는 것은 현재로서는 불가능하다. 본 논문은 비디오 데이터의 객체에 대한 움직임 클래스를 정의하여 의미적 검색을 위한 시 공간 관계 표현 규칙을 제안한다. 특히 축구 비디오 데이터에 대한 의미적 검색을 위해 객체간의 시 공간적 관계 모델을 제시한다. 이벤트에 대한 계층적 표현으로 축구경기의 "Goal" 장면을 사용한다.
비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.
디지털 비디오의 급속한 사용으로 인해 비디오를 ;더 효과적으로 구조화하여 브라우징할 필요성이 대두되고 있다 비디오를 효과적으로 브라우징하기 위한 구조로 트리 형태의 계층구조가 주로 사용된다 트리 형태로 비디오를 계층구조화 시키기 위한 여러 가지 방법이 제안되었지만 비디오의 컨텐트가 너무 다양하기 때문에 이를 완전하게 자동화 한다는 것은 거의 불가능 하다. 본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 기법을 이용한 클러스터링을 통해 3단계 계증구조를 자동적으로 생성한 후, 이 구조를 사용자가 수작업을 통해 원하는 형태로 전환시키는 기법을 제안한다. 또한 생성된 계층구조를 MPEG-7 메타데이타 표준으로 표현한다. 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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