• Title/Summary/Keyword: 비디오 장면 검색

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통계적 특성을 이용한 비디오의 분할 및 대표 프레임의 추출방법

  • 조완현;박순영;박종현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.295-297
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    • 2003
  • 본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.

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Edit Method Using Representative Frame on Video (비디오에서의 대표 프레임을 이용한 편집기법)

  • 유현수;이지현
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.420-423
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    • 1999
  • In this paper, we propose the method which efficiently obtain information through edit and retrieval of video data easily and rapidly. To support this method, extract the candidate representative frame using existing scene change detection method and the user selects representative frame for video segmentation at his desire, and then visualization indexing methods supported by logical-links enable users to freely merge and split each scene.

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Improvement of Retrieval Performance Using Adaptive Weighting of Key Frame Features (키 프레임 특징들에 적응적 가중치 부여를 이용한 검색 성능 개선)

  • Kim, Kang-Wook
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.17 no.1
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    • pp.26-33
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    • 2014
  • Video retrieval and indexing are performed by comparing feature similarities between key frames in shot after detecting a scene change and extracting key frames from the shot. Typical image features such as color, shape, and texture are used in content-based video and image retrieval. Many approaches for integrating these features have been studied. However, the issue of these approaches is how to appropriately assign weighting of key frame features at query time. Therefore, we propose a new video retrieval method using adaptively weighted image features. We performed computer simulations in test databases which consist of various kinds of key frames. The experimental results show that the proposed method has better performance than previous works in respect to several performance evaluations such as precision vs. recall, retrieval efficiency, and ranking measure.

Representation of the Spatio-temporal Relationships about Video Object Motion (비디오 객체 움직임에 대한 시.공간 관계 표현)

  • Shin, Ju-Hyun;Cho, Mi-Young;Song, Dan;Kim, Pan-Koo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.221-224
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    • 2005
  • 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.

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Learning on Level Using Video Indexing (비디오 인덱싱을 이용한 수준별 학습)

  • 소윤옥;김영봉
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.691-693
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    • 2002
  • 현대 사회에서 수요자를 고려하지 않은 산업 형태는 거의 찾아볼 수 없다. 우리 교육 또한 학생 개개인의 능력을 출발점으로 하여 학생의 눈높이에 맞춘 교육을 바람직하게 여기는 추세로 변화하고 있다. 이렇게 볼 때 가장 이상적인 학습형태는 개별화 수업이다. 최근 데이터 압축 기술과 통신 기술의 발달로 동영상 데이터(video data)를 이용한 다양한 서비스가 가능하게 되면서 교육에서도 그 사용의 폭이 넓어지고 있다. 이에 따라 동영상 데이터를 효율적으로 저장, 관리할 수 있는 검색에 대한 연구가 활발하게 이루어져오고 있다. 본 논문에서는 동영상 데이터 검색방법의 하나인 주석기반 방식(text-based retrieval)을 이용하여 하나의 교육용 비디오를 장면분할(scene segmentation)하여 학습내용의 수준에 따라 상.중.하 색인을 한다. 이 색인된 비디오에서 수준별 개별학습이 가능한 가상의 비디오 시퀸스(video sequence)를 만들어낸다.

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An Implementation of Cut Detection using Edge Image (에지 이미지를 사용한 컷 검출의 구현)

  • Kim, Sul-Ho;Choi, Hyung-Il;Kim, Gye-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.51-53
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    • 2011
  • 최근에는 텍스트정보 보다 동영상정보를 다루는 일이 많아졌고 그에 따라 동영상 데이터의 분할, 색인, 검색 등을 위해 장면 전환 검출이 필요하게 되었다. 장면 전환 검출 기술은 비디오 데이터의 장면 변화가 발생하는 경계를 검출하는 기술이다. 본 논문에서는 에지 이미지를 이용한 장면전환 검출과 이를 위한 임계값 설정, 그리고 결과에서 중복된 이미지와 오 검출 된 이미지를 줄여줄 수 있는 구현에 대하여 실험결과를 바탕으로 설명한다.

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Creation of Soccer Video Highlights Using Caption Information (자막 정보를 이용한 축구 비디오 하이라이트 생성)

  • Shin Seong-Yoon;Kang Il-Ko;Rhee Yang-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.10 no.5 s.37
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    • pp.65-76
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    • 2005
  • A digital video is a very long data that requires large-capacity storage space. As such, prior to watching a long original video, video watchers want to watch a summarized version of the video. In the field of sports, in particular, highlights videos are frequently watched. In short, a highlights video allows a video watcher to determine whether the highlights video is well worth watching. This paper proposes a scheme for creating soccer video highlights using the structural features of captions in terms of time and space. Such structural features are used to extract caption frame intervals and caption keyframes. A highlights video is created through resetting shots for caption keyframes, by means of logical indexing, and through the use of the rule for creating highlights. Finally, highlights videos and video segments can be searched and browsed in a way that allows the video watcher to select his/her desired items from the browser.

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Video Story Segmentation using Nearest Neighbor Clustering Method (Nearest Neighbor 클러스터링 방법을 이용한 비디오 스토리 분할)

  • 이해만;최영우;정규식
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.101-104
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    • 2000
  • 비디오 데이터의 효율적인 검색, 요약 등에 활용하기 위해서 대용량의 비디오 데이터를 프레임(Frame), 샷(Shot),스토리(Story)의 계층적인 구조로 표현하는 방법들이 요구되고 있으며, 이에 따라 비디오를 샷, 스토리 단위로 분할하는 연구들이 수행되고 있다. 본 논문은 비디오가 샷 단위로 분할되어 있다고 가정한 후, 인접한 샷들을 결합하여 의미 있는 최소 단위인 스토리를 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 샷에서 추출된 대표 프레임들을 비교하기 위한 CCV(Color Coherence Vector) 영상 특징을 추출한다. CCV 특징의 시각적인 유사도의 초기임계값과 일정한 시간 안에 반복되는 프레임들을 찾기 위한 시간적인 유사도의 시간 임계값을 설정하여NN(Nearest Neighbor) 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 한다. 클러스터링된 정보와 같은 장면이 한번이상 반복되는 스토리의 특성을 이용해 비디오를 스토리로 분할한다. 영화 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증하였다.

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Design of Moving Picture Retrieval System using Scene Change Technique (장면 전환 기법을 이용한 동영상 검색 시스템 설계)

  • Kim, Jang-Hui;Kang, Dae-Seong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.44 no.3
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    • pp.8-15
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    • 2007
  • Recently, it is important to process multimedia data efficiently. Especially, in case of retrieval of multimedia information, technique of user interface and retrieval technique are necessary. This paper proposes a new technique which detects cuts effectively in compressed image information by MPEG. A cut is a turning point of scenes. The cut-detection is the basic work and the first-step for video indexing and retrieval. Existing methods have a weak point that they detect wrong cuts according to change of a screen such as fast motion of an object, movement of a camera and a flash. Because they compare between previous frame and present frame. The proposed technique detects shots at first using DC(Direct Current) coefficient of DCT(Discrete Cosine Transform). The database is composed of these detected shots. Features are extracted by HMMD color model and edge histogram descriptor(EHD) among the MPEG-7 visual descriptors. And detections are performed in sequence by the proposed matching technique. Through this experiments, an improved video segmentation system is implemented that it performs more quickly and precisely than existing techniques have.

Imp1ementation of MPEG-4 BIFS Parser on PDA (PDA에서의 MPEG-4 BIFS파서 구현)

  • 여재욱;정재일;신용경;김상욱
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.565-567
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    • 2002
  • 본 논문은 PDA(Personal Digital Assistants)에서의 MPEG-4 BIFS(Binary Format (or Scenes) 파서를 구현한다. 일반 데스크탑 환경의 MPEG-4 재생기에서 장면 구성은 BIFS 파싱 결과로 생긴 장면 그래프의 각 객체정보를 모두 렌더링 한다 그러나, 이동 단말기인 PDA는 메모리 및 디스플레이 자인이 제한되어 있어 기존의 데스크탑 환경에서 구현된 모듈들을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 BIFS 파싱 결과로 나온 장면 그래프에서 생성된 드로어블 노드 리스트 중 제한된 자원의 PDA에서 디스플레이 가능한 노트들만을 추출하는 새로운 기술을 제안한다. 추출된 드로어블 노드 리스트는 MPEG-4 재생기의 렌더링 모듈에서 검색하여 장면구성 및 비디오/오디오 스트림이 재생된다. 이러할 과정을 내장형 리눅스가 탑재된 PDA에서 구현하고, 기타 이동장치에서도 이용 가능하다.

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