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[국내논문] 개선된 퍼지연상기억장치에 기반한 장면전환 검출
Shot Transition Detection based on Improved Fuzzy Association Memory 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.29 no.8, 2002년, pp.565 - 572  

이동하 (숭실대학교 컴퓨터학부) ,  고일주 (숭실대학교 컴퓨터학부) ,  김계영 (숭실대학교 컴퓨터학부) ,  최형일 (숭실대학교 미디어학부)

초록
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학습과 추론을 위하여 유용한 방법으로 퍼지연상기억장치가 있다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 추론결과를 유도하기 위하여 퍼지연상기억장치를 학습하는 단계에서 오류 역전파를 통하여 노드들 사이의 연결가중치를 재조정하는 방법과 퍼지규칙들을 간결화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비디오 데이타의 장면전환을 검출하는 분야에 적용하여 성능평가를 수행한다.

주제어

#장면전환   #퍼지연상기억장치   #오류역전파 알고리즘  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 있다[11]. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 오류 역전파(back propagation) 알고리즘을 사용하여 가중치를 재조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 학습 절차는 그림 3과 같이 Hebbian 학습을 통하여 초기연결 강도를 결정한 다음 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 연결강도를 재조정하는 단계로 구성된다.
  • 이 절에서는 본 논문에서 제안한 IFAM을 사용하여 장면 전환 추론 방법을 다양한 비디오 데이타에 적용하여 실험한 결과에 대해 기술한다. 실험을 위하여 사용한 컴퓨터는 800MHz의 속도를 갖는 Pentium Ⅲ PC이고, 구현을 위하여 사용한 프로그래밍 언어는 Microsoft의 Visual C++이다.
  • 범위 내에서만 장면전환을 검출할 있어 다양한 입력영상을 수용하지 못하는 문제가 있다[&. 이러한 문제들을 해결하고보다 정확히 장면전환을 검출하기 위하여 본 논문에서는 퍼지연상기억장치(Fuzzy Associative Memory, 이하 FAM이라 함)를 개선한 방법을 제안하고, 실험 결과를 보인다. 본 논문에서 제안하는 방법인 개선된 퍼지연상기억 장치(Improved Fuzzy Associative Memory, 이하 IFAM이라 함)를 이용한 방법은 특징값들과 장면전환 사이의 규칙을 생성 및 검증을 통하여 장면 전환을 추론하는 방법이다.
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참고문헌 (11)

  1. A. Nagasaka and Y. Tanaka, 'Automatic Video Indexing and Full-Video Search for Object Appearance,' the Second Working Conference on Visual Database Systems, pp. 119-133, 1991 

  2. Hong Jiang Zang, Atreyi Kankanhalli and Stephen W. Smoliar, 'Automatic Partitioning of Full-Motion Video,' Multimedia Systems, Vol. 1, pp. 10-28, 1993 

    상세보기 crossref

  3. Ramin Zabih, Justin Miller and Kevin Mai, 'A Feature-Based Algorithm for Detecting and Clssifying Scene Breaks,' Proc. of ACM Multimedia, pp. 189-200, 1995 

    crossref

  4. S. J. Dennis, R. Kasturi, U. Gargi and S. Antani, 'An Evaluation of Color Histogram Based Methods in Video Indexing,' Research Progress Report CSE-96-053 for the contact MDA 904-95-C 2263, 1995 

  5. Yi Wu and David Suter, 'A Comparison of Methods for Scene Change Detection in Noisy Image Sequence,' First International Conference on Visual Information Systems, pp. 459-468, 1996 

  6. 문철호, '복합 규칙을 이용한 장면전환 검출,' 숭실대학교 석사학위청구논문, 1998 

  7. Rainer Lienhart, 'Comparison of Automatic Shot Boundary Detection Algorithms,' Conf. of Storage and Retrieval for Image and Video Databases VII, pp. 290-301, 1999 

    crossref

  8. 장석우, '카메라의 동작을 보정한 장면전환 검출, 숭실대학교 박사학위청구논문, 2000 

  9. 장대식, 최형일, '퍼지연상기억장치에 기반한 퍼지추론 시스템,' 한국정보과학회논문지(B), pp. 1693-1705, 1995 

  10. Earl Gose, Richard JohnsonBaugh and Steve Jost, 'Pattern Recognition and Image Analysis,' Prentice Hall Press, 1996 

  11. Yurichiro Anazai, 'Pattern Recognition and Machine Learning,' pp. 325-327, Academic Press, Inc., 1992 

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