PCA를 이용한 유사 비디오 검출기법

염성주 경복대학 2004 京福論叢 Vol.8 No.-

웹상의 출판이 보편화될수록 많은 데이터의 내용물들이 압축, 포맷, 편집 등 변형된 상태로 중복해서 존재하게 된다. 이러한 유사한 데이터들은 검색 시 속도나 검색률등에 문제를 야기 시킬 수도 있으며, 반면에 특정 사이트에 문제가 발생할 경우 다른 사이트의 중복된 데이터를 제공해 줄 수도 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 웹 등의 대규모 데이터베이스 상에 존재하는 비디오들 중에서 유사한 데이터들에 대한 정보를 사전에 감지할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 본 연구에서는 비디오들을 직접 비교하는 대신 비디오를 대표하는 요약비디오 영상을 만들어 이들을 비교하는 방법을 사용하였으며, 주성분 분석을 통한 저차원 특징 벡터상에서 군집화를 통하여 유사 비디오들을 검출하였다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 효율성과 정확성이 우수함을 보였다. With ever more popularity of video web-publishing, popularcontent is being compressed, reformatted and modified, resulting in excessive content duplication. Such overlapped data can cause problem of search speed and rate of searching. However, duplicated data on other site can provide alternatives while specific site cause problem. This paper proposes the efficient method, for retrieving similar video data in large database. In this research we have used the method to compare summarized video image instead of the raw video data, and detected similar videos through clustering in that dimension feature vector through PCA (principle component analysis). We show that our proposed method is efficient and accurate through our experiment

대사분석을 이용한 비디오 스토리 추출에 관한 연구

염성주 경복대학 2000 京福論叢 Vol.4 No.-

비디오 내용에 대한 효율적인 브라우징을 위해서는 상위 레벨의 비디오 요약이 필요하다. 기존의 연구에서는 장면 전환 지점을 컷으로 검출하고 이들의 유사성 비교를 통해 그룹화 하는 방식을 사용했다. 그러나 이들은 영상 정보만을 사용하므로 비디오 내용의 의미에 관한 정보를 고려할 수 없는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 비디오 데이터의 음성정보를 사용하여 비디오 요약을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 음성정보는 동영상속의 대화에서 인식된 단어들로 구성되며, 이들은 미리 정의된 단어 클래스 사전을 통해 분류되고, 특징 벡터와 시간관계성을 이용하여 같은 유형의 단어들을 그룹화 하여 비디오 스토리와 관련 키워드들을 생성하게 된다. For efficient browsing about video content, high level video abstraction is required. In previous researches, they proposed grouping method based on scene break detection and then compare of each break known as the Cut. However. there is a limitation which can not consider meaning of video data because using only image information. This paper propse a new video abstract retrial method using the voice data. The voice data consists of words those are detected by voice analyzing then they grouped into predefined word class dictionary, finally, it generates video story and relational key words of video using feature vector and time relationships of each words.

동영상 컷 검출을 위한 가변형 동적 임계값 기법

염성주,김우생 한국통신학회 2002 韓國通信學會論文誌 Vol.27 No.4A

동적 임계값과 컷 프레임 차를 이용한 점진적 전환 검출 기법

염성주,김우생,Yeum, Sun-Ju,Kim, Woo-Saeng 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.3

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. Gradual scene change detection is known as more difficult problem then abrupt scene change detection on video data analysis for contents based retrieval. In this paper, we present a new method for scene change detection far both abrupt and gradual change using the variable dynamic threshold arid cut frame difference (CFD). For this, We present the characteristics arid mathematical models of gradual transitions anti then, how can be detected by the CFD. And also we present new scene change detection algorithm based on cut frame difference. By the experimental result using real world video data indicate that the proposed method detect various scene changes both abrupt and gradual change efficiently without time-consuming computation and any dependency on a kind of gradual change effects.

영역분할을 사용한 동영상 데이터 장면 분할 기법

염성주,김우생,Yeom, Seong-Ju,Kim, U-Saeng 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.5

동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다. Video scene segmentation is fundamental role for content based video analysis. In this paper, we propose a new region based video scene segmentation method using continuity test for each object region which is segmented by the watershed algorithm for all frames in video data. For this purpose, we first classify video data segments into classes that are the dynamic and static sections according to the object movement rate by comparing the spatial and shape similarity of each region. And then, try to segment each sections by grouping each sections by comparing the neighbor section sections by comparing the neighbor section similarity. Because, this method uses the region which represented on object as a similarity measure, it can segment video scenes efficiently without undesirable fault alarms by illumination and partial changes.

음성정보를 사용한 비디오 요약 생성 방법

염성주 경복대학 1999 京福論叢 Vol.3 No.-

지금까지 내용을 기반으로 한 비디오 분석 방법에 관한 연구 중에서 고수준의 비디오 요약을 만들어내는 방법들은 대부분 장면 전환지점을 컷으로 검출하고 이들의 유사성 비교를 통해 그룹화 하는 방식이다. 그러나 이들은 영상 정보만을 사용하므로 비디오 내용의 의미에 관한 정보를 고려할 수 없는 한계를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터 소리에서 음성을 인식하여 이를 음성정보로 사용하여 비디오를 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 인식된 음성 데이터들은 장면 전환지점 분석을 통해 추출된 컷을 기준으로 출현하는 같은 단어들에 대해 TF-IDF기법 적용하여 분석하고 유사하면 이들을 같은 에피소드로 분리하게 된다. 제안하는 긴 상영시간을 갖는 동영상의 경우에도 사용자에게 납득할 만한 에피소드를 추출하게 되는 장점을 갖는다. In the previous researches with relate to content-based video analysis, the video abstract generation methods of high level had been based on scene break detection just as mostly cuts or grouping them according to comparing their similarities. However, they have a limitation which can not consider about the video contents because of only using the image information. Thus, in this paper, we propose a new method of video analysis based on voice information using words those are detected and recognized from the sound data within a video. Recognized voice data is analyzed by TF-IDF method based on the video cuts those are generated by scene break detection and then divided into same episode group if their similarily is high. The proposed method is not only dependent on visual information of video data but also have advantage which generate make sensible number of episodes even through the video data with long play time.

객체지향 데이타베이스를 위한 OQBE 질의어 모델

염성주(Sungju Youm),김우생(Woosaeng Kim) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 1992 데이타베이스 연구 Vol.8 No.4

X.500 디렉토리 시스템 에이전트를 위한 객체지향 DIB에 관한 연구

염성주(Sung-Ju Youm),김우생(Woo-Saeng Kim),장덕철(Duk-Chul Jang) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2

본 논문에서는 X.500 디렉토리 시스템에서 운용되어지는 DIB(Directory Information Base)를 객체 지향 기법을 사용하여 설계하고, 디렉토리 서비스 연산을 구현하는 방법을 보였다. X.500 권고안에서 제안하는 DIB는 방대한 컴플렉스 데이타들로 구성되어 있으며, 내부적으로는 트리형태의 구조를 갖게 되므로 기존의 관계형 접근으로는 한계를 가지게 된다. 따라서 DIB를 객체 지향 모델이 제공하는 클래스 계층 구조와 추상화 등의 특성을 이용하여 기존의 접근 방식보다 더욱 권고안에 충실하게 설계 하였으며, 권고안에서 제안하는 디렉토리 서비스 연산을 객체내의 메소드의 도움으로 쉽게 구현하는 방법을 제시 한다.

형태와 컬러성분을 이용한 효율적인 내용 기반의 이미지 검색 방법

염성주(Youm Sung Ju),김우생(Kim Woo Saeng) 한국정보처리학회 1996 정보처리학회논문지 Vol.3 No.4

Contentbased image retrieval(CBIR) is an image data retrieval methodology using characteristic values of image data those are generated by system automatically without any caption or text information. In this paper, we propose a content-based image data retrieval method using shape and color features of image data as characteristic values. For this, we present some image processing techniques used for feature extraction and indexing techniques based on trie and R tree for fast image data retrueval. In our approach, image query result is more reliable because both shape and color features are considered. Also, we showan image database which implementated according to our approaches and sample retrieval results which are selected by our system from 200 sample images, and an analysis about the result by considering the effect of characteristic values of shape and color.

동적 영역 히스토그램을 사용한 동영상 데이타의 컷검출 방법

염성주(Sungju Youm),김우생(Woosaeng Kim) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.25 No.3

영역 히스토그램 방법은 기존의 컷검출 방법 중에서 가장 좋은 효율을 나타내지만 장면의 변화가 동일한 계통의 색상으로 이루어질 경우에 정확한 컷의 검출이 힘들어진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 동적 영역 히스토그램 방법을 제안한다. 동적 영역 히스토그램 방법은 에지정보를 사용하여 장면을 구성하는 주요 객체를 중심으로 하나의 프레임을 다수의 영역으로 동적 분할하고 각각의 영역에서의 히스토그램 차이를 이용하여 컷을 검출하는 방법이다. 이렇게 하므로 써 기존의 영역 히스토그램 방법과는 다르게 모든 프레임에서 영역 분할 상태가 틀려지고, 동적으로 나뉜 영역은 영상의 변화에 따라 같이 변화하게 된다. 따라서 부분적인 변화나 객체의 움직임에서 비롯된 영향을 최소화 할 수 있으며 유사한 색상으로 변하는 장면에 대해서는 영역의 변화를 고려할 수 있으므로 보다 효율적이 된다. 또한 본 논문에서는 프로토타입을 구현하여 실제 동영상데이타를 통한 실험으로 기존의 히스토그램 방법과의 차이점을 비교하고 제안하는 방법이 보다 효율적임을 보인다. The region histogram method has been known as the most efficient method for video cut detection. However, it is hard to detect a video cut when each frame has a similar color distribution. In this paper, we propose the dynamic region histogram method to solve this problem. In the dynamic region histogram method, one frame is divided into multiple region dynamically using edge information which represents major object of a frame. Using this method, the status of each divided region is different in all frames unlike the existing method. And each dynamic region is changed according to an object motion. Thus the proposed method can minimize undesirable color effect of object motion and consider a region change information for a scene change having similar color distribution. Also in this paper, we implement a prototype and compare with the previous histogram-based method. The experimental results show that our proposed method is more efficient.