스포츠 비디오에 빼놓을 수 없는 정보로 자막을 들 수 있다. 자막을 인식함으로 해서 스포츠 하이라이트를 구성할 수 있게 된다. 이 논문에서는 자막에 위치를 검색하고 판별함으로 해서 자락을 분석하는 중간단계에 꼭 필요한 작업이다. 이 논문은 전처리과정에서 영상을 향상과 탁월한 문턱치 알고리즘을 통해 영상을 단순화시키고 제안한 다중 프레임병합 알고리즘을 통해 자막을 추출할 수 있는 방법을 사용한다. 기존에 있는 legion growing 방법에 비해 간단하고 보다 빠른 수행속도를 보이게 된다.
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.
본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.
본 논문은 동영상 내 삽입된 자막을 문자인식이 가능하도록 문자영역을 이루는 화소를 추출하는 방법을 제안한다. 최초 자막영상을 통계학적 방법을 이용하여 색상극성을 결정한다. 이 후 색상극성에 따른 잡음제거 방법을 명암값기반과 형태학적기반으로 달리한다. 제안된 방법은 각 색상결정에 따른 적합한 잡음제거를 수행함으로서 추출된 화소들이 이루는 문자영역의 영상을 이용하여 문자인식을 수행하였을 때 기존방법보다 높은 문자인식률을 보였다.
실시간 자막 탐지는 비디오 인덱싱, 텍스트의 이해, 자동 자막 탐지시스템 등 수많은 응용 분야에서 요구된다. 본 논문은 I 프레임을 기반으로 MPEG 압축 동영상에서 자막을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 자막 텍스춰 정보와 색체 정보를 사용하여 배경 영상으로부터 자막을 정확히 분리한다. 기존 알고리즘들은 압축 동영상으로부터 텍스트 영역을 추출하기 전에 압축을 먼저 해제하는데 제안한 알고리즘은 DCT 압축 도메인에서 직접 자막 텍스트 영역을 탐지한다.
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.
지상파 방송에서는 청각장애인을 위해 폐쇄자막(closed caption) 서비스가 제공되고 있다. 현재의 폐쇄자막 방송은 속기사가 실시간으로 방송을 보면서 입력하기 때문에 지연이 있다. 또한 이렇게 입력된 폐쇄자막은 TV 프로그램 영상과 별도로 저장되기 때문에 영상과 그 시작점이 맞지 않는 경우가 대부분이다. 폐쇄자막을 온라인 서비스 등에 제공하고자 할 때 이러한 문제로 인해 영상과의 동기가 맞지 않아 사용이 어렵다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 음성을 인식하여 동기화된 텍스트를 추출하고, 이를 기 저장된 폐쇄자막과 정렬하여 동기화하는 방법을 제안한다. 실제 TV 프로그램과 자막에 적용하였을 때 대부분의 음절과 라인에서 동기화가 정확히 이루어짐을 확인하였다.
장애인도 비장애인과 정보접근 기회를 동일하게 가질 권리가 있다. 하지만 청각장애인은 의사소통 수단이나 정보획득의 수단으로부터 소외됨으로써 다양한 사회적 참여에서 배제되기 일쑤였다. 따라서 이 논문에서는 청각장애인을 위한 음성인식을 이용한 자동 자막 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 음성 특징 파라미터 추출과 DTW에 의한 음성인식을 통해 음성을 추출하여 화면에 자막으로 나타나게 하는 시스템이다.
자막 문자는 시청자의 이해를 돕기 위하여 제작된 비디오 영상에 종종 삽입한다. 영화의 경우 영상과 자막과 영상의 트랙이 달라 자막 교환이 영상에 손실을 주지 않고 이루어 질 수 있다. 자막이 삽입된 비디오 영상의 경우, 기존의 자막 교환 방법은 자막이 존재하는 부분 박스 형태로 일정 영역을 색칠한 후 그위에 새로운 자막을 삽입한다. 이러한 자막 교환 방법은 문자 영역을 포함한 주변 영역의 원영상의 손실을 초래함으로써 시청자에 시청의 불편을 초래하는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하기 위한 효과적인 자막 교환 방법을 제안하고자 한다 효과적인 교환 방법은 자막 영역을 원영상으로 복원한 복원된 문자 영역에 교환될 문자를 삽입하는 방법이다. 실험결과 대부분 자막이 복원이 잘 되어 효과적인 자막 교환이 이루어짐을 볼 수 있었다. 일부 복잡한 영상의 경우 복원 결과 약간의 왜곡 현상은 보여주나 왜곡된 위치에 새로운 자막을 삽입은 복원의 오류를 보완하는 역할을 함으로써 자연스런 자막 교환이 이루어짐을 볼 수 있었다.
본 논문은 내용에 기반한 뉴스 비디오의 인덱싱과 검색을 위한 통합된 해결책을 제안한다. 핸재 일반적인 비디오의 자동 인덱싱은 불가능하지만 뉴스 비디오와 같은 구조가 명확한 경우는 가능하다. 이러한 뉴스의 구조화된 지식을 이용하여 키 프레임들을 자동 추출하기 위해서 제안된 우리의 모델은 뉴스사건 분할, 자막 인식, 검색 브라우저 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째로 뉴스사건의 분할 모듈은 얼굴인식에 기반하여 사건의 중심인 앵커 장면을 인식하고 앵커 장면의 공간적 정보를 이용하여 뉴스사건을 분할한다. 다음으로 뉴스아이콘을 추출한다. 자막인식 모듈은 먼저 자막의 특성을 이용하여 자막 프레임을 검출하고 분리병합 방법을 이용하여 문자열을 추출한다. 다음으로 문자인식기(OCR)를 이용하여 문자인식을 한다. 마지막으로 검색 브라우저 모듈은 다양한 검색 방법이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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