• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권1호
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• pp.76-94
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• 2015

For different reasons, many viewers like to watch a summary of films without having to waste their time. Traditionally, video film was analyzed manually to provide a summary of it, but this costs an important amount of work time. Therefore, it has become urgent to propose a tool for the automatic video summarization job. The automatic video summarization aims at extracting all of the important moments in which viewers might be interested. All summarization criteria can differ from one video to another. This paper presents how the emotional dimensions issued from real viewers can be used as an important input for computing which part is the most interesting in the total time of a film. Our results, which are based on lab experiments that were carried out, are significant and promising.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.82-93
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• 2000

최근 디지털 비디오 데이터가 급격히 증가하고 대중화됨에 따라 이를 활용하기 위한 효율적인 접근 기법이 절실히 요구되고 있다. 비디오 요약(video summarization) 기법은 의미적으로 중요한 요점만으로 전체 비디오를 표현하는 것으로 비디오 내용에 대한 전반적인 개관(overview)을 제공할 뿐만 아니라 브라우징(browsing) 등의 유용한 접근 기능을 제공한다. 본 논문에서는 의미적으로 중요한 내용을 포함하는 비디오 주요구간(highlight segment) 검출을 통한 새로운 동적 요약(dynamic summarization) 기법과 생성된 요약 정보 표현을 위하여 MPEG-7에 제안한 요약 기술구조(DS : Description Scheme)에 대하여 기술한다. 본 논문의 기술구조는 다중 계층의 하이라이트(highlight), 계층적 브라우징, 사용자 주문형 요약 등의 기능을 통하여 비디오의 개관 및 효율적인 브라우징, 네비게이션(navigation)을 가능하게 한다. 또한, 제안하는 비디오 요약 기법 및 요약 기술구조의 실현 가능성 및 기능 구현을 확인하기 위하여 축구 비디오에 대한 적용 실례를 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.107-113
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• 2002

본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.19-28
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• 2019

In this paper, an online video summarization algorithm based on multiple object detection is proposed. As crime has been on the rise due to the recent rapid urbanization, the people's appetite for safety has been growing and the installation of surveillance cameras such as a closed-circuit television(CCTV) has been increasing in many cities. However, it takes a lot of time and labor to retrieve and analyze a huge amount of video data from numerous CCTVs. As a result, there is an increasing demand for intelligent video recognition systems that can automatically detect and summarize various events occurring on CCTVs. Video summarization is a method of generating synopsis video of a long time original video so that users can watch it in a short time. The proposed video summarization method can be divided into two stages. The object extraction step detects a specific object in the video and extracts a specific object desired by the user. The video summary step creates a final synopsis video based on the objects extracted in the previous object extraction step. While the existed methods do not consider the interaction between objects from the original video when generating the synopsis video, in the proposed method, new object clustering algorithm can effectively maintain interaction between objects in original video in synopsis video. This paper also proposed an online optimization method that can efficiently summarize the large number of objects appearing in long-time videos. Finally, Experimental results show that the performance of the proposed method is superior to that of the existing video synopsis algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.87-97
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• 2015

항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권1호
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• pp.95-117
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• 2022

본 연구는 시선 및 뇌파 정보를 이용하여 오디오-비주얼(audio-visual, AV) 시맨틱스 기반의 동영상 요약 방법들을 개발하고 평가해 보았다. 이를 위해서 27명의 대학생들을 대상으로 시선추적과 뇌파 실험을 수행하였다. 평가 결과, 뇌파와 동공크기 데이터를 함께 사용한 방법의 평균 재현율(0.73)이 뇌파 또는 동공크기 데이터만을 사용한 방법의 평균 재현율(뇌파: 0.50, 동공크기: 0.68)보다 높게 나타났다. 또한 AV 시맨틱스 기반의 개인화된 동영상 요약의 평균 재현율(0.57)이 AV 시맨틱스 기반의 일반적인 동영상 요약의 평균 재현율(0.69)보다 낮게 나타난 원인들을 분석하였다. 끝으로, AV 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법과 텍스트 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법 간의 차이 및 특성도 비교분석해 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1258-1270
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• 2017

'Semantic gap' has been a year-old problem in automatic video summarization, which refers to the gap between semantics implied in video summarization algorithms and what people actually infer from watching videos. Using the external EEG bio-feedback obtained from video watchers as a solution of this semantic gap problem has several another issues: First, how to define and measure noises against ERP waveforms as signals. Second, whether individual differences among subjects in terms of noise and SNR for conventional ERP studies using still images captured from videos are the same with those differently conceptualized and measured from videos. Third, whether individual differences of subjects by noise and SNR levels help to detect topic-irrelevant shots as signals which are not matched with subject's own semantic topical expectations (mis-match negativity at around 400m after stimulus on-sets). The result of repeated measures ANOVA test clearly shows a 2-way interaction effect between topic-relevance and noise level, implying that subjects of low noise level for video watching session are sensitive to topic-irrelevant visual shots, while showing another 3-way interaction among topic-relevance, noise and SNR levels, implying that subjects of high noise level are sensitive to topic-irrelevant visual shots only if they are of low SNR level.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.87-100
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• 2011

본 논문에서는 비디오 요약을 시각적으로 특징이 있고 주관적으로 중요한 비디오 세그먼트 집합을 구하는 새로운 요약 방식을 기술한다. 시각적으로 특징이 있는 데이터 포인트를 찾기 위해 novelty detection으로 잘 알려져 있는 OC-SVM(One-Class Support Vector Machine)을 사용할 수 있다. 그러나 OC-SVM의 처리과정에 비디오 세그먼트에 대한 사용자의 주관적인 중요도를 반영하기는 어렵다. OC-SVM의 처리과정에 사용자의 주관적 중요성을 반영하기 위해서, 본 논문에서는 OC-SVM의 퍼지 버전을 유도한다. IFOC-SVM(Importance-based Fuzzy One-Class Support Vector Machine)은 비디오 세그먼트의 중요도에 따라 각 데이터 포인트에 가중치를 부여하고 데이터 분포의 서포트를 측정한다. 이때, 구해진 서포트 벡터는 비 오 세그먼트의 중요도와 시각적 특징 관점에서 비디오의 내용을 축약하여 표현한다. 제안된 알고리즘의 성능을 증명하기 위하여 가상의 데이터들과 다양한 종류의 비디오들을 가지고 실험하였다. 실험 결과는 제안하는 방법의 성능이 다른 비디오 요약의 성능보다 우수함을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9C호
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• pp.881-887
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• 2007

본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 요약방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.738-744
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• 2007

본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다.