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시트콤 동영상에서 MPEG-7 시각 기술자를 이용한 Scene 배경의 자동 분류 방법
전재욱(Jaewook Jeon),손대온(Daeon Shon),낭종호(Jongho Nang) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
시트콤 동영상은 고정된 배경을 갖는 줌 아웃에 연이어 오는 줌 인으로 구성되어 있고, 또한 촬영되는 배경의 수는 한정되어 있는 특성이 때문에, 이러한 배경의 시각적 특성을 사용하여 배경들을 학습시키고 자동으로 분리시킬 수 있다. 본 논문에서는 신경망의 일종인 LVQ[1]를 사용하여 이러한 종류의 비디오 동영상에 대한 자동 배경 분류 방법을 제안한다. 우선, MPEG-7 시각 기술자를 이용하여 신(scene) 배경의 시각적인 특성을 추출하고 이러한 시각적 특성을 미리 제작자에 의해서 주어진 배경 정보로서 LVQ를 학습시킨다. 학습이 진행되면서 특정 배경의 시각적 특성은 LVQ의 가중치로서 표현되며, 다른 배경을 자동으로 분류하는데 사용된다. 제안된 LVQ기반의 분류 방법을 사용한 두 종류의 시트콤 동영상에 대한 실험 결과는 분류에 대한 어떠한 하드코딩 없이 80~90%의 정확도로 시트콤 동영상의 배경을 자동으로 분류한다.