• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.637-640
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• 2004

논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.

• Journal of Information Management
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• v.37 no.4
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• pp.93-104
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• 2006

With the advancement of internet and video compression technology, there has been an increasing demand for video, and producted a large quantity contents of UCC. Therefore, Semantic-sensitive retrieval and construction for digital video library is more in demand than ever. However, it is extremely difficult to categorize and label scenes in any video automatically for searching wanted scene. This study proposes a method to extract certain scenes and analyze the video content, and shows the experimental results after categorizing 5 sports news(soccer, baseball, golf, basketball, and volleyball).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.676-678
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• 2005

디지털 비디오에 있어서 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 시스템 구축을 하기 위해서는 비디오를 여러개의 장면으로 분할하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 장면 전환을 검출하기 위해 기존의 규칙기반이 아닌 신경망 이론을 접목하여 자율학습과 실수값 입력이 가능한 ART2를 이용하였다. 매프레임마다 발생할 수 있는 변동의 폭을 줄이기 위해 MPEG 동영상의 DC에 해당하는 값만을 이용하고, 프레임마다 색상의 분산값을 이용하여 Plateaus 구간을 검출한 다음 Plateaus 구간에 해당하는 프레임들에 대해서만 프레임차이, 히스토그램차이, 상관계수 등의 특징치를 추출하여 ART2에 특징벡터를 입력하여 장면 전환을 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.336-337
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• 2021

In this paper, we propose a video browsing service that provides both video content search and video browsing through a real-time user interface on the web. We propose an efficient scene change detection method that combines an RGB color histogram and a 𝛘² histogram for scene segmentation and key frame extraction of image sequences.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.381-382
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• 2007

대분분의 장면전환 검출방법은 복호화에 의한 연산량이 많고, 동영상의 매 프레임을 비교함으로 시간이 많이 소요되는 순차검색 방법이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 압축 영역에서 시간적으로 표본화 하는 비 순차검색 방법들을 제안하였다. 비 순차검색방법은 동영상을 표본화 하는 검객간격이 중요한데 본 논문에서는 전체 동영상의 비교회수를 최소화하는 최적화된 검색간격을 구하고, 구한 검색간격을 사용하여 비 순차검색알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 기존의 방법과 비교하여 성능의 우수성을 실험을 통해 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.127-137
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• 1998

In this paper, we propose the method of extracting edge information from MPEG video sequences for the detection of scene changes. In a the proposed method, five significant AC coefficients of each MPEG block are utilized to obtain edge images from the MPEG video. AC edge images obtained by the proposed scheme not only produce better object boundary information than conventional methods using only DC coefficients, but also can reduce the boundary effects produced by DC-based. Since the AC edge image contains the content information of each frame, it can be effectively utilized for the detection of scene change as well as the content-based video query. Experimental results show that the proposed method can be effectively utilized for the detection of scene changes.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.343-350
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• 2002

A scene change detection which involves finding a cut between two consecutive shots is an important step for video indexing and retrieval. This paper proposes an algorithm for fast and accurate detection of abrupt scene changes in an MPEG compressed domain with minimal decoding requirements arid computational effort. The proposed method compares two successive DC images of I-frames for finding the GOP (group of picture) which contain a scene change and uses macroblock-coded type information contained in B-frames to detect the exact frame where the scene change occurred. The experiment results demonstrate that the proposed algorithm has better detection performance, such as precision and recall rate, than the existing method using all DC images. The algorithm has the advantage of speed, simplicity and accuracy. In addition, it requires less amount of storage.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.145-148
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• 2007

The video shot detection based on video picture type is presented in this paper. The detection algorithm is used MPEG compressed video frame directly, not reconstructed the original image. For shot detection, I and P frame of MPEG video bit stream are classified. The detecting scene cuts at I pictures are detected by reconstructed DC image. While scene cuts at P picture frame by monitoring the percentage of Intra-macroblocks per P picture. Experimental results on the test video bit stream is shown the detection rate of $85\sim98%$ and searching time is 4 times faster than the previously known video shot detection algorithm on the decompressed video shot.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.4
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• pp.127-133
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• 2009

To ensure access to rapidly growing video collection, video indexing is becoming more and more essential. A database for video should be build for fast searching and extracting the accurate features of video information with more complex characteristics. Moreover, video indexing structure supports efficient retrieval of interesting contents to reflect user preferences. In this paper, we propose semantic video retrieval method based on user preference. Unlikely the previous methods do not consider user preferences. Futhermore, the conventional methods show the result as simple text matching for the user's query that does not supports the semantic search. To overcome these limitations, we develop a method for user preference analysis and present a method of video ontology construction for semantic retrieval. The simulation results show that the proposed algorithm performs better than previous methods in terms of semantic video retrieval based on user preferences.