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비디오 샷 경계면 분할기법 비교를 통한 대표 프레임의 추출
고병철(Byong-Chul Ko),변혜란(Hye-Ran Byun) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
샷 경계면 분할 기법은 효과적인 비디오 검색 시스템을 구축하기 위한 기본적인 기술이다. 따라서 효과적인 비디오 분석을 위해서는 신뢰할만한 샷 경계면 검출 기술이 필요하다. 하지만 비디오에는 일반적인 프레임 뿐만 아니라 디졸브, 페이드와 같은 다양한 형태의 특수효과 등이 포함되어 있어 포괄적인 기술 개발이 어렵다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 몇가지 기법들의 성능을 비교하고 이를 개선시켜 몇 개의 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 샷 경계면 분할 작업이 끝난 뒤에는 비디오 클러스터링을 하기 위한 대표프레임 추출 작업이 필요하다. 대표 프레임은 단순하게 각 샷의 첫 번째 혹은 마지막 프레임을 추출할 수도 있지만, 이 경우 각 샷의 동적인 특성들을 제대로 표현할 수 없으므로, 본 논문에서는 샷의 변화량을 측정하여 대표 프레임의 수를 결정하는 방법을 사용하였다.
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반복적 2D 워핑을 이용한 효율적인 스테레오 비디오 데이터 압축 및 복원
박일권(Park Il-Kwon),변혜란(Hye Ran-Byun) 한국방송·미디어공학회 2008 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2008 No.-
본 논문은 스테레오 비디오 데이터 압축 및 복원을 위한 그리드(Grid) 기반 2D 워핑 방법을 제안한다. 스테레오 비디오에 대한 데이터 표현 방법으로 깊이지도 및 매쉬(mesh)를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔으며 매쉬를 이용한 방법은 두 영상간의 매칭되는 노드를 이용하여 데이터 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나, 두 영상에서 매칭되는 노드의 위치를 찾는 것은 매우 어려운 일일 뿐만 아니라 매쉬에 의해서 워핑된 영상과 목적이 되는 스테레오 영상의 좌측 또는 우측 영상간의 왜곡이 불가피하다. 따라서 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 잔여영상(Residual image) 정보를 추가로 요구하게 된다.제안된 논문은 이러한 잔여영상 정보를 최소화 하기 위하여 반복적으로 2D워핑을 수행하며 최적화된 워핑 영상을 생성함으로써 목적영상과의 오차를 최소로 유지하여 추가정보인 잔여 영상의 데이터 용량을 최소화 한다. 전체영상에 대하여 2D워핑을 수행하며 각각의 노드를 변경하는 것은 많은 비용을 감수해야 하기 때문에 오차영역에 대하여 지역단위로 분할하고 단계적으로 최적화를 이루는 분할정복 방법을 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 각각의 신호대 잡음비(PSNR)를 통해 제안한 방법의 품질을 평가하였을 뿐만 아니라 기존의 메쉬 기반한 방법과 깊이지도를 이용한 방법과의 데이터량을 비교하였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법의 데이터 압축의 효율성 및 품질의 우수성을 확인하였다.
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비디오 표현과 추상화를 위한 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축
최익원(Ick-won Choi),변혜란(Hye-ran Byun) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
본 논문에서는 비디오에서의 기본 처리 단위인 샷에 대한 경계면 검출 및 이를 바탕으로 사용자가 쉽게 비디오의 내용을 압축 요약한 형태로 보고 임의로 접근할 수 있는 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 기존의 연구 방법인 단일 특징과 도메인에 특정적인 임계치 결정 방법과는 달리 복수 특징과 전체 시스템의 자동화를 위해 정규화를 이용한 클러스터링 기법을 이용하였다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 성능을 향상시켰으며, 이 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 샷 경계면이 검출되었다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 인공 지능적 클러스터링 기반의 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.
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심연숙 ( Youn Sook Shim ),변혜란 ( Hye Ran Byun ),정찬섭 ( Chan Sup Chung ) 한국감성과학회 1998 추계학술대회 Vol.1998 No.-
사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.[5][6] 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 표정 합성을 위한 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특정 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국인의 자연스러운 얼굴 표정합성을 위하여, 한국인의 표준얼굴에 관한 연구결과를 토대로 한국인 얼굴의 특징을 반영한 일반모델을 만들고 이를 이용하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있도록 하였다. 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반 한 표정 합성방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.
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형태학과 문자의 모양을 이용한 뉴스 비디오에서의 자동 문자 추출
장인영,고병철,김길천,변혜란,Jang, In-Young,Ko, Byoung-Chul,Kim, Kil-Cheon,Byun, Hye-Ran 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.2
최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다. In recent years the amount of digital video used has risen dramatically to keep pace with the increasing use of the Internet and consequently an automated method is needed for indexing digital video databases. Textual information, both superimposed and embedded scene texts, appearing in a digital video can be a crucial clue for helping the video indexing. In this paper, a new method is presented to extract both superimposed and embedded scene texts in a freeze-frame of news video. The algorithm is summarized in the following three steps. For the first step, a color image is converted into a gray-level image and applies contrast stretching to enhance the contrast of the input image. Then, a modified local adaptive thresholding is applied to the contrast-stretched image. The second step is divided into three processes: eliminating text-like components by applying erosion, dilation, and (OpenClose+CloseOpen)/2 morphological operations, maintaining text components using (OpenClose+CloseOpen)/2 operation with a new Geo-correction method, and subtracting two result images for eliminating false-positive components further. In the third filtering step, the characteristics of each component such as the ratio of the number of pixels in each candidate component to the number of its boundary pixels and the ratio of the minor to the major axis of each bounding box are used. Acceptable results have been obtained using the proposed method on 300 news images with a recognition rate of 93.6%. Also, my method indicates a good performance on all the various kinds of images by adjusting the size of the structuring element.
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이상봉(Sang-Bong Lee),변혜란(Hye-Ran Byun) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
최근 멀티미디어 데이터의 기술에 관한 표준인 MPEG-7은 멀티미디어 데이터 기술 방식에 대한 것만 표준화를 하고 있지만, 범주를 넓히면 데이터 기술 전에 데이터의 특성의 추출과, 특성에 근거하여 기술된 것을 이용하여 데이터를 검색할 수 있는 검색엔진까지 포함시킬 수 있다. 현재 많은 시스템의 경우 예제 영상 질의를 통한 영상검색을 수행하고 있어, 검색을 처음 시작하게 되는 시점에 사용자가 원하는 영상이 예제로 나타나지 않으면 영상검색이 힘들어 진다. 본 논문에서는 예제 질의(query by example)검색의 단점을 보완하며, 사용자의 접근이 쉬운 웹을 인터페이스로 하는 사용자 스케치 기반 영상검색을 수행할 수 있는 시스템을 구현한다. 영상의 특성으로는 계산량이 적고 빠른 Haar wavelet 변환을 통해 추출된 계수들의 위치와 컬러 히스토그램을 사용한다.
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얼굴인식 및 표정인식을 위한 얼굴 및 얼굴요소의 윤곽선 추출
이경회 ( Kyung Hee Lee ),변혜란 ( Hye Ran Byun ),정찬섭 ( Chan Sup Chung ) 한국감성과학회 1998 추계학술대회 Vol.1998 No.-
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선·추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지 정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출하였다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 연구에는 가변 템플릿(Deformable Template), 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데 가변 템플릿 방법은 수행시간이 느리고 추출된 윤곽선의 모양이 획일된 모양을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 사람마다 얼굴요소의 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 윤곽선 추출 실험을 하였다. 또한 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선의 추출 곁과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소 포함 사각형(MER)을 추출하고, 이 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용하였다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER의 추출은 모두 성공하였고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER추출이 졸지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지 와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 보였다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지값과 명도값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
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