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

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.4
• /
• pp.671-678
• /
• 2003

A digital video is usually very long temporally. requiring large storage capacity. Therefore, users want to watch pre-summarized video before they watch a large long video. Especially in the field of sports video, they want to watch a highlight video. Consequently, highlight video is used that the viewers decide whether it is valuable for them to watch the video or not. This paper proposes how to create soccer video highlight using the structural features of the caption such as temporal and spatial features. Caption frame intervals and caption key frames are extracted by using those structural features. And then, highlight video is created by using scene relocation, logical indexing and highlight creation rule. Finally. retrieval and browsing of highlight and video segment is performed by selection of item on browser.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.3 no.7
• /
• pp.901-914
• /
• 2002

In this paper, We propose an efficient automatic caption detection and location method, caption recognition using FE-MCBP(Feature Extraction based Multichained BackPropagation) neural network for content based retrieval of video. Frames are selected at fixed time interval from video and key frames are selected by gray scale histogram method. for each key frames, segmentation is performed and caption lines are detected using line scan method. lastly each characters are separated. This research improves speed and efficiency by color segmentation using local maximum analysis method before line scanning. Caption detection is a first stage of multimedia database organization and detected captions are used as input of text recognition system. Recognized captions can be searched by content based retrieval method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.10 no.5 s.37
• /
• pp.65-76
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.505-508
• /
• 2003

디지털 영상 자천가 대중화됨에 따라 방대한 양의 자료를 효과적으로 이용 및 검색하기 하기 위해 영상 데이터의 색인과정이 필수적이다. 뉴스 데이터에서 자막 프레임은 뉴스의 내용을 한 눈에 파악할 수 있는 중요한 정보이다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 데이터에서 색인과정을 위해 우선 자막 프레임을 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 자막이 있는 프레임을 검출하기 위해 가변길이 프레임 생략법을 이용하여 키프레임을 검출한다. 영상보정을 위한 전처리 작업으로 BC(Brightness & Contrast) 필터기법을 제안하고 자막영역을 대상으로 IT(Invers & Threshold) 기법을 적용하여 자막프레임을 검출하는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.4
• /
• pp.411-418
• /
• 2001

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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.77-80
• /
• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.579-582
• /
• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.755-758
• /
• 2005

뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.5 no.5
• /
• pp.1130-1139
• /
• 1998

This paper presents an integrated solution for the content-based news video indexing and the retrieval. Currently, it is impossible to automatically index a general video, but we can index a specific structural video such as news videos. Our proposed model extracts automatically the key frames by using the structured knowledge of news and consists of the news item segmentation, caption recognition and search browser modules. We present above three modules in the following: the news event segmentation module recognizes an anchor-person shot based on face recognition, and then its news event are divided by the anchor-person's frame information. The caption recognition module detects the caption-frames with the caption characteristics, extracts their character region by the using split-merge method, and then recognizes characters with OCR software. Finally, the search browser module could make a various of searching mechanism possible.