본 논문에서는 최근 증가하는 TV 골프 경기의 하이라이트 부분을 요약하기 위해 시청자가 관심을 갖는 주요 이벤트를 시각 특징정보들을 이용하여 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 입력된 비디오의 샷 (Shot) 및 키 프레임 (Key Frame)을 구하여 데이터베이스화하는 구조를 분석하고, 두 번째 단계에서는 이들 정보를 이용하여 하위 레벨의 특징정보를 추출한다. 세 번째 단계에서는 특징 전보들을 통합하여 샷의 의미를 부여하여, 이벤트 구성 요소들과 정합시킨다. 네 번째 단계에서는 사전에 정의된 추론 규칙과 시간 정보를 이용하여 구성 요소들을 통합하여 이벤트를 결정한다. 본 연구에서는 하위 레벨의 특징 정보를 상호 호환성과 재사용성이 가능하도록 MPEG-7 비주얼 특징 정보를 사용하였다 TV-Anytime의 하이라이트/이벤트 스키마(schema)를 이용하여 검출된 이벤트들로 구성된 요약문을 XML 문서로 작성하였다. 제안 알고리즘의 성능을 검사하기 위해 비디오 자동 요약 시스템과 브라우징을 제작하여 실험하였으며 평균 80%의 검색 율과 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 일련의 디지털 사진들을 특정한 인물에 기반하여 브라우징 하는 것을 돕기 위한 인물 기반 사진 색인 방법을 제안한다. 기존의 인물 기반 영상 색인의 경우, 얼굴 특징값만을 인물 특정값으로 이용하였다. 이에 반하여, 제안하는 방법의 주 된 목적은 얼굴의 주변 정보인 상황 및 옷 정보를 얼굴 정보와 함께 조합하여 색인 과정에 활용함으로써 인물 기반 사진 색인 의 성능을 높이는 것이다 얼굴 특정값과 옷 특징값을 효과적으로 조합하기 위해, 인물을 상황 별로 클러스터링하는 방법이 함께 제안된다 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 검증하기 위해 1120 장의 사진 데이터베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에서, 기존의 방법에서처럼 얼굴 특정값만을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 70%의 평균 성능을 보였으며, 제안 된 방법을 이용하여 색인을 수행한 경우 약 92%의 평균 성능을 보여 제안된 방법이 인물 별 사진 색인에 효과적임을 확인할 수 있었다.
동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
본 논문은 예술양식으로서 영화가 지닌 문법들 중 서사가 배치되는 원리를 파악하고자 정량적 분석을 시도했다. 구체적으로는 영상에서 나타난 정보를 측정하여 서사를 추동하는 핵심 요인인 '갈등'을 정량적으로 분석했다. 본 논문은 서사를 이끄는 주인공과 그에 대항하는 상대주인공의 얼굴 면적을 단계별로 측정하고, 그것과 갈등 사이의 상관성을 분석했다. 얼굴 면적을 측정 대상으로 삼은 이유는 그것이 영화에서 갈등을 연출할 때 누구를 어떤 방식으로 연출했는지를 보여주는 지표이기 때문이다. 영화 속 갈등의 정량화는 서사 단계, 또는 특정한 갈등 구간을 객관적 수치에 근거하여 색인화하는 데에 적용될 수 있다. 또한 갈등을 기준 삼아 그래프 등을 통한 서사 시각화가 가능해지며, 영화 서사 연구에 전산적 비평을 도입하여 방법론의 다양화를 도모할 수 있다는 점에서 유의미하다.
모바일 환경에서는 상향링크와 하향링크의 대역폭이 비대칭적이며 전력이 한정되어 있기 때문에 효율적인 데이터 전송기술로 브로드캐스팅 방법이 연구되어 왔다. 브로드캐스트에서 인덱스를 사용하면 원하는 데이터가 언제 방송되는지를 알 수 있어 튜닝 시간을 줄이고, 전력의 소비를 줄이는 효과가 있다. 지금까지 연구된 싱글 채널 인덱스 기법들은 모든 데이터 아이템이 동일한 확률로 접근되는 flat 브로드캐스트 방송에 적합한 인덱스 기법들이다. 데이터 아이템에 대한 접근 확률이 편향되는 경우에는 멀티디스크 방송 기법을 사용해야 효과적이지만, 기존의 인덱스 기법들은 인덱스가 한 방송 주기 내에서 반복되어 방송되는 데이터 아이템을 가리킬 수 없기 때문에 멀티디스크 방송 기법에는 효과적이지 않다. 본 논문에서는 싱글 채널 인덱스 기법으로서 멀티디스크 방송에 적용되는 인덱스 기법인 MDEI (Multi-disk Exponential Index) 기법을 제안한다. 제안 하는 MDEI 기법은 각 디스크 별로 인덱스를 구성하기 때문에 데이터에 대한 접근확률이 편향되는 경우에 멀티디스크 방송을 기반으로 이 인덱스 기법을 사용하면 flat 브로드캐스트를 사용하는 다른 인덱스 기법을 사용했을 때보다 평균 접근지연시간 시간을 크게 줄일 수 있다. 실험 결과는 데이터에 대한 접근 확률이 편향된 환경에서 MDEI가 평균 접근지연시간에 있어서 매우 좋은 성능을 갖는 것을 보여준다.
양방향 방송 서비스로의 전환을 맞아 다양한 사용자 요구 및 기호에 적합한 컨텐츠를 제공하고, 증가하는 방송 컨텐츠를 효율적으로 관리, 이용하기 위해 비디오의 자동 에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용 구성이 잘 갖추어진 어학 교육 비디오의 자동 에 대한 방법을 제안한다. 내용 기반을 자동으로 생성하기 위해 먼저 디지털 비디오로부터 샷 경계를 검출한 후, 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 비주얼 특징들을 추출한다. 그리고 추출된 다중 비주얼 특징을 이용해 어학 교육 비디오의 세분화된 내용 정보를 결정한다. 마지막으로, 결정된 내용 정보를 기술하는 요약문을 MPEG-7 MDS(Multimedia Description cheme)에 정의된 계층적 (Hierarchical Summary) 구조에 맞추어 XML 문서로 생성한다. 외국어 회화 비디오에 대해 실험하여 제안한 자동 방법의 효율성을 검증하였으며, 제안한 방법이 교육 방송용 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리를 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
최근 H.264/AVC 표준을 이용한 HDTV, IPTV와 같은 고화질 디지털 서비스가 증가함에 따라 이를 위한 빠른 동영상 처리 기술들이 요구 되고 있다. 특히, 빠른 축소 영상 추출 방법은 영상의 색인과 동영상 요약 분야에서 요구된다. 하지만 H.264/AVC는 이전의 표준과는 달리 화소 공간에서도 예측방법을 사용하기 때문의 종래의 주파수 공간상의 DC 영상 추출 방법을 적용할 수 없었다. 본 논문에서는 Chen이 제안한 방법에 근간을 두고 H.264/AVC 인트라 프레임으로부터 축소영상을 주파수 영역에서 이론적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변환 계수에 직접적으로 적용하기 때문에 고속으로 축소 영상을 추출할 수 있다. 제안하는 방법은 인트라 예측을 화소 공간에서 일반화된 식으로 정리하였고, 주파수 공간에서 LUT(Look Up Table)을 이용하여 고속으로 썸네일을 추출한다. 제안하는 방법을 통해 얻은 썸네일과 참조 복호화기를 통해 얻은 썸네일간의 주관적인 화질은 크게 차이가 나지 않으면서도, HD급 영상에서는 평균 63% 빠르게 썸네일을 추출할 수 있다.
스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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