비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면진환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 B(Bidirectional) 프레임의 특성을 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 I(Intra), P(Predictive), B(Bidirectional) 프레임에 제안받지 않고 장면전환을 검출해 내는 방법을 제안한다. 장면전환 검출을 위해 복호화 하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 B 프레임의 특징만을 이용해 검출하므로 빠르면서도 정화한 장면전환을 검출한다. 또한 카메라 움직임이나 빛의 변화 같은 잡음에 강건한 방법을 제안한다.
히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환을 검출한다. 하지만, 장면 전환이 비교적 적게 나타나는 부분에서는 모든 프레임을 비교한다는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 모든 프레임을 순차적으로 비교하지 않고 가중치를 조절하여 장면 전환이 거의 발생하지 않는 경우는 많은 프레임을, 장면 전환이 많은 곳에서는 적은 프레임을 생략하여 히스토그램을 비교하는 방법을 제안한다. 이 방법은 생략하는 프레임 수를 조절하기 때문에 순차적으로 처리하는 것보다 빠른 처리 시간을 보일 수 있다.
일반적인 장면전환 검출방법은 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하여 일정한 임계값 이상일 경우 장면전환으로 판단한다. 그러나 기존의 장면전환을 검출하는 알고리즘은 장면전환을 검출하는데 있어서 프레임의 특징 값을 추출하기 위하여 복호화 과정에서 많은 시간이 소비되었고 단지 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하기 때문에 빛의 변화나 물체의 움직임에 따른 오검출 문제를 나타내었다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영역에서 매크로블록 정보를 직접 추출 및 이용하여 효과적인 장면 전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG에서 매크로블록 정보를 직접 추출하고 이용하므로 기존의 알고리즘의 문제점인 많은 연산량 문제를 개선하였고, 연속된 프레임과의 비교를 통한 장면전환 검출이 아닌 이전 또는 이후 영상과의 연관성을 분석하여 장면전환된 프레임을 검출함으로 빛의 변화나 물체의 움직임과 같은 오검출 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 히스토그램을 이용한 알고리즘보다 빠르고 정확하게 검출할 수 있음을 보이고, 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.
비디오 데이터의 장면전환 검출은 동영상 검색, 색인 등의 응용을 위한 첫 단계로서 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 점진적 장면전환의 하나인 wipe 장면전환의 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 wipe 구간 내에서 현재 장면과 이전 장면의 경계선의 이동 궤적을 이용하여 wipe 장면전환을 검출하는 기존의 방법에 허프 변환을 추가하는 것을 기반으로 한다. 이 방법은 보다 정확한 wipe 경계선의 이동 궤적을 구함으로써 기존의 방법에 비해 보다 높은 검출 성능을 보여준다.
셀 애니메이션은 배경이 하나의 셀로 표현되고, 장면이 변화될 경우에는 배경이 변경되기 때문에 장면전환시 비교적 큰 변화가 일어난다. 그리고 실제로 카메라를 이용하여 촬영한 영상과는 달리 사람이 직접 그리다 보니 사용된 색상의 종류 또한 그렇게 많지 않다. 본 논문에서는 애니메이션의 이러한 특성을 최대한 반영하고 보다 효과적으로 셀 애니메이션의 장면전환을 검출하기 위해서 색상과 블록 단위의 히스토그램을 단계적으로 활용하는 새로운 애니메이션의 장면전환 검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 연속적으로 입력되는 애니메이션 영상을 받아들인 후 먼저 칼라공간을 HSI 공간으로 변형하고, 두 영상 사이의 색상 값의 차연산을 수행하여 인접한 영상이 장면전환 후보인지를 1차적으로 판단한다. 만일, 인접한 영상이 장면전환 후보군으로 판단되면 부 영역별로 색상 히스토그램을 작성하고, 여기에 가중치를 적용하여 장면전환이 발생했는지의 유무를 최종적으로 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션의 장면전환 검출 방법이 기존의 장면전환 검출 방법에 비해 보다 우수하다는 것을 보인다.
시간적 표본화를 채택한 다중경로방법에 의한 장면전환 검출방법은 전 동영상에 대해 매 프레임마다 순차적으로 검색하는 방법에 비해서 빠르며, 동일한 정확성을 갖고 있다. 그러나, 검출 시간을 최소화하기 위한 적절한 검출 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며 검출 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없다. 이 논문에서는 장면 전환 검출 시간, 검출 간격과 실제 장면 전환 간격으로부터 검출 시간을 최소화하는 최적 검출 간격을 얻을 수 있음을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검출 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.
동영상을 효율적으로 검색하기 위해서 동영상을 장면 단위로 분할하는 과정이 필요하다 이 논문에서는 동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르게 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하고, 다음으로 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아낸다. 제안된 방법은 빠른 검출 속도와 함께 높은 정확성을 갖는다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터를 GoP 단위로 분할하여 장면전환 특성을 파악하고 그에 따라 칼만필터를 사용하여 비디오 데이터의 전송량을 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 비디오 데이터의 정확한 장면전환을 파악하기 위해서 압축 도메인에서 고속으로 장면에 대한 정보를 검출하는 알고리즘을 사용하여 급진적 장면전환 유형과 점진적 장면전환 유형으로 분류하였다. 분류된 정보는 칼만필터의 세부 인자로 사용되어 비디오 데이터의 전송량을 예측한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축 도메인에서 장면전환 탐지와 비디오 데이터의 전송량을 예측하여 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터 911개의 1프레임을 사용한 실험에서 96.2- 97.6%로 전송량을 예측하였다.
본 논문에서는 MPEG-2 압축영상에서 뉴스 색인을 위한 개선된 장면(Shot)전환 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 압축된 비디오 시퀀스에서 추출한 특징정보인 에지정보와 컬러정보를 함께 사용하여 GOP단위의 빠르고 효율적인 장면전환 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 장면전환 검출뿐만 아니라 내용 기반(content - based) 비디오 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다.
본 논문은 적응적 휘도 성분 부호화(Adaptive Luminance Coding)알고리듬을 이용한 블록의 움직임을 고려한 장면전환 감지 성능을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 기존의 장면전환 기법에서는 단순 물체의 움직임도 장면전환으로 인식하는 문제가 발생하는 점을 착안하여 본 논문에서는 적응적 휘도 성분 부호화와 블록 매칭 오류를 활용하여 보다 정확한 장면전환 기법을 제안하고자 한다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 높은 Precision과 Recall을 보이는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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