뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 사용자 환경에서 비디오의 범용적인 서비스를 위한 다차원 비디오 트랜스코딩의 판단에 관하여 논한다 효율적인 판단을 위해 여러 영화 비디오 클립들을 비슷한 의미적 개념을 가지는 비디오들과 비슷한 장면 복잡도를 가지는 비디오들로 분류하고, 각 종류별로 주관적인 테스트(subjective test)를 실시하여 비디오 트랜스코딩에 있어서 사용자인지(perception)의 특성을 분석한다. 이렇게 분석된 인간의 시각 특성들을 이용해 비디오 트랜스코딩 판단 궤적(trajectory)을 만들고 이를 다차원 비디오 트랜스코딩 판단 시에 적용하기 위한 방법을 제안한다.
비디오 하이라이트(highlights)는 원래의 비디오 보다 짧고 많은 양의 의미를 갖는다. 기존의 파노라마 형태의 추상화 기법은 여러 프레임을 하나의 프레임으로 모자이크하는 형태이었고, TV 드라마 하이라이트 방법은 카메라의 이동이나 특수효과에 의존하기 때문에 스포츠 비디오에 적용은 부적합하다. 이 논문에서는 축구 비디오를 대상으로 시각정보와 자막을 이용하는 새로운 비디오 하이라이트 생성 방법과 이벤트 기반 비디오 인덱싱 방법을 제안한다. 하이라이트 생성은 하이라이트 생성 규칙에 따라 자막에 의해 추출된 TIT을 중심으로 시각정보에 의해 추출된 샷을 합성하여 생성하였고, 인덱싱은 자막으로 추출된 샷은 주요소로, 시각정보에 의해 추출된 샷은 부가적 요소로 구성하였다. 실험에서는 샷 추출기법 중 대표적인 컬러히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램과의 성능을 비교하여 제안한 하이라이트 기법이 다른 방식보다 우수함을 증명하였다.
인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.
일반적으로 비디오 통신 시스템은 두 전화 통신자의 영상을 각 사용자의 통신 장비에 부착된 스크린에 출력함으로써 음성과 더불어 통신을 이룰 수 있게 하는 시스템이다. 하지만. 현재까지 비디오통신 시스템은 정적인 상황하에 통신이 이루어짐에 의해 통신 사용자의 움직임에 많은 제약을 가져온다. 그러나, 사용자가 주시하는 실세계의 배경에 상대방 사용자의 영상을 부가하여 보여주는 증강현실(Augmented Reality) 기술은 현실감 증대에 많은 도움을 줄 수 있으며, 최근 많은 관심이 되고 있는데, 이 기술은 비디오 통신 시스템에 이용함으로써 기존의 시스템의 제약을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 비디오 통신 시스템에 정적인 환경하에 영상을 전송 받아 통신하는 기존의 시스템을 개선하여 사용자가 움직이면서 주시하는 실세계를 배경으로 상대 통신자의 영상을 중첩하여 보여주는 증강현실 기술을 이용한 비디오 통신 시스템을 제안한다. 이처럼 통신 사용자의 활동성을 보장하면서 비디오 통신을 이루기 위해 웨어러블 컴퓨터를 이용하여 비디오 통신 시스템의 구현하였다. 또한, 제안한 시스템은 비디오 통신뿐만 아니라 다양한 시스템에서 활용될 수 있음을 알 수 있다.
산업정보사회가 발달함에 따라 다양한 형태의 비디오 데이터들이 여러 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 이에 따라 이들의 가공을 통해 비디오에 나타난 의미 정보를 추출하려는 다양한 접근들이 시도되고 있으며, 최근 들어 데이터 마이닝을 이용한 기법에 대한 관심들이 증대되고 있다. 그러나 기존의 연구 대상에서 비디오 데이터를 기본으로 하여 지식 정보를 추출하기 위한 시도는 시공간적으로 방대한 비디오 데이터의 특징으로 인해 소극적으로 접근되어왔다. 본 논문에서는 유사한 비디오들로부터 효과적으로 비디오 데이터를 압축하고 특성을 추출하며 클러스터링을 통하여 형태론적인 비디오 정보로부터 직접 의미 있는 패턴을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 관심 영역 제한방법, 최소 반복도 제한방법 및 키 프레임 추출 방법 등이 포함된다. 최종적으로 실험용 비디오에 대한 마이닝 결과를 생성하고 최초의 트랜잭션과의 정확도를 비교하여 본 논문에서 제시한 기법들을 검증하였다.
최근 많은 복제된 비디오들이 YouTube 등과 같은 비디오 포탈을 통해 유포되고 있다. 이는 명백한 저작권 위반과 서버 및 네트워크 과부화를 가져오기 때문에 복제된 비디 오를 검출하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 중에서 비디오 단면도를 활용하여 시 간적인 변화를 특징으로 추출하는 방법들이 연구되었다. 그러나 현재 비디오의 프레임 간에 변화(차이) 정도가 복제 비디오 검출에 어느 정도 영향을 주는지에 대한 연구가 부족하다. 본 논문에서는 시간적 변화 크기에 따른 복제 비디오 검출 성능이 어떻게 변화하는지에 대한 연구를 TRECVID 2009 비디오를 기반으로 실험을 진행하였다. 본 논문의 실험에서는 프레임 간의 시간적 변화가 클수록 판별의 정확성도 향상되는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
최근 360 도 가상현실을 지원하기 위한 비디오 시스템은 다양한 프로젝션에 대한 처리를 필요로 한다. 이를 위해 Moving Picture Experts Group (MPEG) 비디오 표준화 기술은 비디오에 대한 추가적인 정보들로 프로젝션을 처리하는 기술을 표준 채택하였다. 즉, 다양한 프로젝션의 비디오에 대응하는 비디오 메타데이터 처리를 H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 제안된 Supplemental Enhancement Information(SEI) 메세지를 사용하여 지원한다. 본 논문은 비디오의 인코딩, 디코딩 시에 비디오 프로젝션 타입에 따라 다르게 처리하는 시스템의 구현 기술을 소개한다. 이를 위해 본 논문은 SEI 메시지 구문 분석기를 구현 시 HEVC Test Model(HM)을 이용하고, 디코더 구현 시 FFmpeg 라이브러리를 이용한다. 최종적으로 구현된 시스템은, 본 기관의 또 다른 구현 물인 실시간 360 비디오 플레이어에 통합되어 실시간 디코딩 및 다양한 프로젝션의 전/후처리를 문제 없이 지원하였다.
본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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