본 논문에서는 효과적인 비디오 인덱싱을 위해 얼굴 영역 추출을 통한 장면 전환 검출 방법을 제시하였다. 히스토그램과 사람의 피부색 검출을 통해 사람의 얼굴을 포함하는 후보 프레임을 찾고, 얼굴 영역과 특징 추출을 통해 사람을 포함하는 키 프레임을 검출하여 비디오의 장면 전환 프레임을 검출하고, 실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 프레임 안에서의 인접픽셀간의 복잡도를 이용하여 할당비트 조절과 장면 전환을 추정하는 H.264/AVC 비트율 제어 기법을 제안한다. Quadratic 율-왜곡 모델은 프레임 할당 비트와 선형 모델을 통해 예측된 MAD정보를 필요로 한다. 이때 장면전환과 같은 급격한 화질 변화는 예측된 MAD정보만으로는 적합한 양자화파라미터를 결정하지 못하고 이후 비트율 제어를 어렵게 한다. 제안하는 방법은 프레임 안에서 인접픽셀간의 차분 값들의 절대 합을 구하여 이전프레임과 현제프레임의 비로 나타낸 후 이 값의 일정 범위를 벗어나면 장면전환이 이루어진 것으로 간주하여 이에 알맞은 양자화 파라미터 결정기법을 적용하도록 하였다.
비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면 전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하므로, 최근 들어 압축 비디오상의 특징 정보를 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 에지 정보를 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 새로운 방법을 제안하였다. 이산 여현 변환(DCT)된 블록내 AC 계수의 부호를 통해 에지의 모양을 알아내었으며, AC 계수간의 상관 관계를 통해 에지의 방향과 세기를 측정하여 프레임을 정합하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 사용한 특징 정보가 명도나 색상 변환에 무관하여 잘못 검출하는 비율이 현저히 적었으며, 영상을 완전 복호화한 후 에지를 구하여 장면 전환 검출을 하는 방법에 비해 약 5-6배 속도가 빠름을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존에 제안되었던 컬러 히스토그램과 $X^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 새로운 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 이 방법은 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 또한 급진적 장면 전환 검출에서 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
ATM(Asynchronous Transfer Mode)은 광대역망에서 여러 형태의 멀티미디어 서비스를 지원하는 수단을 제공한다. 요즘 통신망으로 ATM의 채택이 증가하고, 이 망들이 멀티미디어 통신을 하기 위해 많은 데이터들이 오고 갈 때, 영상을 효율적으로 트래픽 제어함으로써 통신망에 끼치는 영향을 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 장면 전환 검출에 관해 State(상태) 알고리즘, Standard deviation(표준편차) 알고리즘, Percentage(가중치) 알고리즘 등을 이용한 장면 전환 검출의 성능 시험을 했다. Stage 알고리즘은 n상태로 나누어서 이루어지고, Standard deviation 알고리즘은 통계적 측면을 다룬 것이고, Percentage 알고리즘은 비례에 의해 이루어진다. 그 중에 Percentage를 이용한 장면 전환 검출 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 능동적이고 효율적임을 보여 이를 제안한다. GCRA(Generic Cell Rate Algorithm)를 통해 트래픽 관련 파라미터의 지정에 관련한 Nonconforming 셀률에 의한 CDVT와 PCR의 분석을 시도한다. 이 때에도 마찬가지로 Percentage 알고리즘과 GCRA를 장면 전환 검출 데이터와의 상관관계를 통해 파라미터를 정하여 트래픽 관련 GCRA 알고리즘에 적용할 수 있다.
장면 전환 검출은 대용량 비디오 데이터의 효과적인 관리를 위해서 사용되는 기술로서 현재까지 비디오 프레임의 크기를 대폭 축소시킨 환경에서의 연구는 미미하다. 따라서 본 논문에서는 비디오 프레임의 최소 화소를 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 장면 전환 검출을 위한 특징값 추출 요소로 가중치 분산을 사용하였고, 가변 구간 참조를 통한 적응적인 임계값을 설정하였다. 실험을 통해서 기존의 방법들보다 precision에서 2~20.4%, recall에서 3~18.2%, F1에서 1.1~19.3% 향상된 것을 확인하였고, 비디오 데이터 화소수를 1/256로 축소하여 실험한 결과 기존의 방법들보다 검출률이 월등하게 향상된 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 계산량 감소를 통한 고속 처리를 가능하게 하여 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에서의 고속 장면 전환 검출에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 내용기반 동영상 분할을 위한 장면의 유사도 패턴 비교 방법을 제안한다. 동영상 장면 전환의 종류는 크게 급진적 전환과 디졸브(dissolve), 페이드인(fade-in), 페이드아웃(fade-out), 와이프 전환(wipe transition)을 포함하는 점진적 전환 형태로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 모든 종류의 장면 전환 검출 문제를 단지 발생 유무의 문제로 간단 정의하고, 장면 전환 종류는 별도로 구분하지 않는다. 장면 전환을 검출하기 위해서는 프레임간의 유사도를 정의해야 한다. 본 논문에서는 장면 내 유사도(within similarity)와 장면 간 유사도(between similarity)를 정의하며 두 유사도의 통계적 패턴 비교를 통하여 최종적으로 장면 전환을 검출하게 된다. 장면 내 유사도와 장면 간 유사도의 비율을 구하는 방법을 통해 플래시라이트나영상 내 물체 움직임에 대한 거짓 양성 검출을 별도의 후처리 과정 없이도 방지할 수 있음을 확인하였다. 프레임의 특징 값으로는 컬러 히스토그램과 프레임 내 평균 화소값을 이용하였다. TREC-2001, TREC-2002 동영상 셋을 포함한 실험 셋에서 성능을 평가한 결과 제안하는 알고리즘의 경우 총 91.84%의 재현율(recall)과 86.43%의 정확도(precision)의 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
일반적으로 문자가 있는 스토리만화는 이미지와 대사, 의성어, 의태어 등으로 상황과 이야기를 전달한다. 문자가 없이 그림과 효과선 감정기호와 같은 이미지 만으로 구성 되어지는 형식은 무언만화로 분류 되어진다. 스토리만화와 무언만화는 위의 형식적인 특징 이외에 장면 연출에 있어서도 차이가 매우 크다. 문자가 있는 스토리만화에서는 등장하는 캐릭터의 액션이나 대사와 함께 내레이션이 추가적으로 서술되어 지면서 장면전환이 이루어지고 있지만, 무언 만화에서는 오직 이미지 만으로 장면전환이 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 '무언만화'로써 대표되는 마사시 타나카의 작품 <곤>과 J.C.므늬의 작품 <산란주의>를 중심으로 장면전환 시에 반복적으로 나타나는 무언만화 만의 연출적인 특징과 이미지가 가지는 '언어적 성격'에 대해 분석하였다.
압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 순차검색, 비순차검색, 모션벡터 등을 이용한다. 본 논문에서는 동영상의 장면전환 검출 속도 및 성능을 개선하기 위해 비순차적 검색 방법을 이용한 Hybrid 기법을 제안하였다. 비순차적 검색방법만으로는 영상의 급격한 변화에는 좋은 결과를 보이지만 점진적으로 변화하는 구간에서는 검출성능이 우수하지 못한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 급진적인 장면전환검색에는 이진검색기법을 사용하고 점진적인 장면전환검색에서는 분산을 이용하는 Hybrid 알고리즘을 제안하여 검색속도 및 검색성능을 개선하였다. 검색속도는 기존의 순차검색 방법에 비해 10배정도 향상되었다.
본 논문에서는 압축되어 있는 MPEG 비디오 시퀀스로부터 DCT의 AC 계수를 이용한 에지 영상을 구하여 급격한 장면의 전환을 검출하는 방법과 매크로블록 타입 정보를 이용하여 점진적 장면 전환인 디졸브(dissolve) 구간을 검출하는 기법을 제안하였다. 에지 추출에 기반한 장면 전환 검출 기법은 밝기의 변화에 덜 민감하며, AC 성분을 이용하면 DC 성분을 이용한 경우보다 원영상을 더욱 잘 표현하는 에지를 추출할 수 있으므로, 보다 정확한 장면 전환을 검출할 수 있다. 제안한 디졸브 검출 기법에서는 영상을 복원하지 않고, MPEG 비트스트림 내의 매크로블록 타입 정보로부터 계산된 인트라 매크로 블록의 개수를 이용하기 때문에 적은 계산량으로 디졸브를 검출할 수 있다. 제안한 장면 전환 검출 방법은 기존의 방법들에 비해서 성능이 우수함을 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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