Following rapid development of software and hardware technologies and increasing enhancement in arithmetic capability, there are more and more content that can be accommodated and processed in video games, which is also increasingly complex and fine. Cutscene as a main narrative method have been developed, which have become necessary to express some key plots and important scenarios in games. Good cutscene can strengthen engagement of players with virtual world in games and make players share affection and sorrow with roles in games; while badly-designed cut-scene or overused cut-scene will impair immersion of players and affect players' gaming experience; for this reason, developers should not continue cut-scene design just from opinions of designers nor make players passive receivers, instead, they should reduce as much as possible interruption by cut-scene to players' immersion and grant players with better immersion. After all, only designs depending on demands and preferences of players by having some knowledge of impacts of cut-scene on players' immersion can be accepted by players.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.1-6
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2022
Scene change detection is an important topic because of the wide and growing range of its applications. Streaming services from many providers are increasing their capacity which causes the industry growth. The method for the scene change detection is described here and compared with the State-of-the-Art methods over the Open Video Scene Detection (OVSD) - an open dataset of Creative Commons licensed videos freely available for download and use to evaluate video scene detection algorithms. The proposed method is based on scene analysis using threshold values and smooth scene changes. A comparison of the presented method was conducted in this research. The obtained results demonstrated the high efficiency of the scene cut localization method proposed by authors, because its efficiency measured in terms of precision, recall, accuracy, and F-metrics score exceeds the best previously known results.
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.
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
최근 게임시장은 게임제작과정과 게임디자인 분야의 많은 발전에 의하여 게임 상 컷씬(cut-scene)의 디자인 스타일과 완성도 또한 지속적인 발전을 이루고 있다. 따라서 항상 게임 디자이너들은 여러 디자인 방향성에서 보다 쉬운 인지와 인기 있는 디자인을 얻으려는 노력을 한다. 그러나 개발자에 의존한 디자인 전략은 최종 디자인결과물이 게임플레이어에게 사랑 받고 있는지 성과여부를 판단 할 수 없게 되며 모든 면에서 빠르게 변화하는 게임시장의 요구를 충족 할 수 없다. 또한 디자인 최종 완성도와 같은 어려운 절차들은 게임 컷씬 장면의 제작 및 이용을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 사용자 중심 디자인(UCD) 바탕의 비디오 게임 속 컷씬 디자인방법을 제시하여 제작환경에서 원작의 느낌을 훼손하지 않으면서 디자이너가 전하고자 하는 메시지를 더욱 부각시키고 흥미를 이끌어 몰입감을 높이는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 DCT 영역에서 DCT블록내의 DC성분과 매크로블록내의 움직임 벡터성분을 이용하여 동영상 장면전환 자동 검출에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 압축된 MPEG 신호열내의 픽쳐 종류와 상관없이 임의의 신호열에서 장면전환을 검출한다. 이를 위해 MPEG 신호열의 DCT 영역에서 픽쳐구성요소의 특징을 이용하여 새로운 비교잣대를 정의하고 움직임 벡터에 예민한 B-picture 의 특성을 이용하여 정확한 장면전환을 검출한다. 이때. I-picture를 가지고 급격한(cut) 장면전환을 검출하고 P. B picture 를 가지고 점진적인(gradual) 장면 전환을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 MPEG 신호열에 대하여 시험결과 그 효율성이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 MPEG-1 비디오 데이터 정보 중 인트라 모드로 부호화된 매크로블록(macroblock) 타입 개수를 이용하여 후보 컷(cut)을 검출한다. 이렇게 검출된 후보 컷은 이전에 검출된 후보 컷과의 히스토그램 차와 화소 특징값의 분산값과 평균간을 이용하여 카메라 브레이크(camera break)와 같은 일반적인 장면전환(abrupt scene change)뿐만 아니라 커튼효과(curtaining effect)나 페이딩효과(fading effect)와 같은 점진적인 장면전환(gradual scene change)을 검출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다.
본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.
컷 검출은 내용기반 검색에 필요한 인덱싱을 위해 수행되어야 하는 기초 작업으로 이를 위한 매우 다양한 기법들이 제안된바 있다. 그러나 기존의 연구에서는 대부분 고정된 하나의 임계값을 사용하기 때문에 통영상의 종류나 내용에 따라 최적의 임계값을 정해야만 하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 컷 검출 간격의 확률적인 분포에 따라 임계값을 조절하며 컷이 발생하면 이전 컷과의 간격과 특징값 차이를 다음 컷 검출을 위한 임계값 설정에 반영하는 가변형 동적 임계값 방법을 제안한다. 이를 위해 임계값 조절에 필요한 인자 값들을 실행시간에 구하는 방법과 이를 사용한 컷 검출 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 오 검출율을 줄일 수 있어 효율적임을 보인다.
압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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