[논문]동영상 등장인물의 자동색인을 위한 효율적인 저장과 검색 방법

김진승; 한용구; 이영구

doi:10.9717/kmms.2011.14.8.1050

동영상 등장인물의 자동색인을 위한 효율적인 저장과 검색 방법
Efficient Storage and Retrieval for Automatic Indexing of Persons in Videos 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.14 no.8, 2011년, pp.1050 - 1060

김진승 (경희대학교 컴퓨터공학과) , 한용구 (경희대학교 컴퓨터공학과) , 이영구 (경희대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

대용량 동영상을 대상으로 한 등장인물 색인에 대한 수요가 증가함에 따라, 많은 시간과 비용이 소요되는 수동 태깅의 단점을 보완할 수 있는 자동 태깅을 이용한 자동 색인이 연구되고 있다. 하지만, 자동 색인은 인물을 100% 정확하게 검출하지 못하므로 검출된 인물에 대해 정확도를 함께 표현해야 한다. 본 논문에서는 이러한 정보를 포스팅 리스트에 효율적으로 저장하는 방법과 등장인물의 검색시 관련 동영상들을 효율적으로 찾기 위한 순위 결정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 색인 정보 저장 방법이 포스팅 리스트의 압축에 효과적임을 입증하였다. 또한 제안한 순위 결정 방법이 관련 동영상을 찾는데 효과적임을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

With increasing need for indexing of persons in a large video database, automatic indexing has been attracting great interest which takes advantage of automatic tagging instead of the time-consuming and costly manual tagging. However, automatic indexing approach should provide a degree of recognition proximity because it cannot identify the persons with accuracy of 100%. In this paper, we propose an efficient storage method for storing posting lists efficiently and a novel ranking technique of ordering relevant videos for efficient retrieval. Through experiment evaluations we have shown that our storage method exhibits good performance in compressing the posting list. We have also shown that the proposed ranking method is effective for finding relevant videos.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 각 동영상 및 프레임 별 등장인물 정확도와 동영상 내에서 등장인물이 나타나는 프레임의 시간을 반영할 수 있는 새로운 인물별 동영상순위 측정 방법을 제안한다. 등장인물에 대한 동영상의 순위를 결정하기 위하여 다음의 3가지 요소를 고려 한다.
본 논문에서는 등장인물 자동 색인을 위한 색인정보를 포스팅 리스트에 효율적으로 표현하는 방법과, 색인 정보를 이용하여 등장인물 검색 시 유사한 동영상들을 효율적으로 찾기 위한 순위 결정 방법을 제안한다. 색인 정보의 효율적인 표현을 위하여, 동영상에서 등장인물은 임의의 프레임부터 연속적으로 나타나는 특성을 이용한다.
본 논문은 동영상 등장인물의 자동 색인을 위한 효율적인 검색과 저장 방법에 관하여 인물들이 등장하는 프레임 구간을 나타내는 포스팅 리스트를 압축하는 기법과 인물에 대한 동영상을 검색할 때, 동영상의 순위를 측정하는 기법에 대하여 제안 하였다. 제안기법은 포스팅 리스트의 프레 임 구간에 대하여 해당 구간에서 해당 인물의 정 확도와 프레 임 구간 각의 거리를 고려하여, 프레임 구간을 병합하는 방법을 사용하였다.
동영상은 컨텐츠의 내용을 공간색인을 통하여 직접적으로 구성하는 방법과 음성 및 이미지의 집합을 해석함으로써 키워드를 추출하여 키워드에 대한 색인을 구성하는 방법이 있다[6]. 본 논문은 동영상에서 프레임 별로 인식된 등장인물과 인식 정확도를 이용하여 색인 구성 및 검색에 관한 연구로서 후자의 방법과 관련된 연구이다. 동영상의 등장인물 검색에 있어서 등장인물 인식의 정확도는 질의의 범위를 확장하게 되며, 기존의 문서나 웹 페이지에서 나타나는 키워드, 컨텐츠 내의 키워드의 위치, 키워드의 출현 빈도 외에 인식의 정확도라는 새로운 속성이 추가된다.
본 절에서의 실험은 포스팅 리스트의 병합으로 인한 압축이 인물 검색 시 동영상의 순위에 미치는 영향을 평가한다. 병합 오차율 한도 弘에 따라 압축된 포스팅 리스트는 동영상의 순위 측정 시에 순위에 영향이 주지 않아야 압축에 따른 포스팅 리스트의 정보가 손실 되지 않음을 의미한다.

가설 설정

2. 전체 동영상 길이의 평균값과 동영상에서 검색인물이 등장하는 프레임 길이의 비율: 동영상이 검색인물이 나타나는 프레임을 얼마나 가지고 있는지에 대한 절대 길이 요소이며, 식(13)과 같이 해당 값은 1.0이상이면 1.0이라고 가정한다. 등장인물의 등장구간이 전체 동영상의 평균 길이보다 길다면, 1.

제안 방법

색인 정보의 효율적인 표현을 위하여, 동영상에서 등장인물은 임의의 프레임부터 연속적으로 나타나는 특성을 이용한다. 등장인물이 나타나는 각각의 프레임들의 리스트를 유지하는 대신, 비슷한 유사도를 갖는 연속적 인 프레 임들을 프레임 구간으로 표시함으로써 정보 손실을 최소화하는 효율적인 압축 기법을 제시한다. 또한, 등장인물 검색 시 유사한 동영상의 순위를 결정하기 위하여 색인 정보로부터 등장인물의 정확도, 등장인물이 나타나는 시간 등을 계산하여 활용한다.
등장인물이 나타나는 각각의 프레임들의 리스트를 유지하는 대신, 비슷한 유사도를 갖는 연속적 인 프레 임들을 프레임 구간으로 표시함으로써 정보 손실을 최소화하는 효율적인 압축 기법을 제시한다. 또한, 등장인물 검색 시 유사한 동영상의 순위를 결정하기 위하여 색인 정보로부터 등장인물의 정확도, 등장인물이 나타나는 시간 등을 계산하여 활용한다. 등장인물 색인 정보를 활용하여 순위를 결정함으로써 단순히 태깅에 의존하는 기존의 방법과 비교하여 더 정확한 검색할 수 있다.
본 장에서는 제안하는 동영상 포스팅 리스트의 압축 방법에 대한 저장 공간 사용량 비교와 동영상 문서들에 대하여 순위를 측정 성능을 평가하였다.
이러한 프레임 번호의 표현에 의한 단순한 압축 방법 외에 본 논문에서는 비연속적인 두 프레임 구간의 병합에 의한 포스팅 리스트 압축 방법을 제안한다. 등장인물에 대한 색인을 구성 시에 연속적인 프레임들에 대해서만 구간으로 표현을 하면 너무 많은수의 프레임 구간이 생성되어 포스팅 리스트의 크기가 커지는 현상이 발생한다.
하였다. 제안기법은 포스팅 리스트의 프레 임 구간에 대하여 해당 구간에서 해당 인물의 정 확도와 프레 임 구간 각의 거리를 고려하여, 프레임 구간을 병합하는 방법을 사용하였다. 프레임 구간의 병합을 통하여, 프레임 구간에 대한 정보를 줄임으로써, 저장 공간의 크기를 줄였고, 실험을 통하여 병합을 통한 프레임 구간의 압축이 효과적임을 보였다.
제안된 동영상의 순위를 측정하는 기법에는 유사도의 평균값과 길이의 비율, 구간의 비율에 대한 각각의 가중치를 부여하여 동영상의 순위를 측정한다. 실험을 위해, 각각의 가중치를 a, 0, 7 라고 할 때 질의어 "김대중”을 통하여, a= 0.
따라서, 저장 공간의 크기를 최소화할 수 있는 병합 오차율을 결정하기 위한 최적의 임계치를 선택해야 한다. 최적의 임계치를 선택하기 위해, 인물별 포스팅 리스트를 생성한 후 압축을 실행할 때, 병합 오차율을 높이면서 압축 전후의 검색 순위와의 변화를 비교하여, 검색 순위가 변하지 않는 최대의 병합 오차율 京를 최적의 임계치로 선택한다. 예를 들어, 그림 4의 (a)는 “김대중”에 해당하는 동영상의 순위를 측정한 것이다.

대상 데이터

성능평가를 위한 테스트 데이터는 10편의 역대 대통령 영상으로부터 추출된 대통령이 등장하는 프레임들이다. 테스트 데이터는 10개의 영상에서 등장하는 7명의 역대 대통령과, 각 영상으로부터 추출된 243개의 프레임 정보들이다.
테스트 데이터는 10개의 영상에서 등장하는 7명의 역대 대통령과, 각 영상으로부터 추출된 243개의 프레임 정보들이다. 표 3은 테스트 데이터의 내용에 대해 설명한다.

성능/효과

프레임 구간의 병합을 통하여, 프레임 구간에 대한 정보를 줄임으로써, 저장 공간의 크기를 줄였고, 실험을 통하여 병합을 통한 프레임 구간의 압축이 효과적임을 보였다. 또한, 검색시에 동영상의 순위를 측정함에 있어서, 유사도의 평균값과 전체 동영상과 해당 동영상의 길이의 비율, 해당 동영상에서의 질의 인물에 대한 등장 프레임 구간의 비율을 통하여, 순위를 측정하는 방법을 제시하였으며, 실험을 통하여 이 방법이 유효함을 보였다.
이러한 프레임 구간간의 병합을 통하여 프레임 리스트의 수를 줄임으로써, 색인의 크기와 질의 처리속도를 향상 시킬 수 있다. 표 1은 동영상 인물 색인을 위해 하나의 동영상에 대해서 포스팅 리스트를 압죽하는 알고리즘 CompressPostingList와 CompressPostingList에서 개별 인물의 포스팅 리스트를 압죽하기 위해 호줄하는 알고리즘 MergeFrameList의 의사코드이다.
제안 기법들은 등장인물의 자동 색인시에 색인의 크기를 효과적으로 개선하고, 검색시에 적절한 검색 결과를 반환함으로써, 제안 기법을 사용하여 동영상검색에 대해 효과적인 지원이 가능하다.
제안기법은 포스팅 리스트의 프레 임 구간에 대하여 해당 구간에서 해당 인물의 정 확도와 프레 임 구간 각의 거리를 고려하여, 프레임 구간을 병합하는 방법을 사용하였다. 프레임 구간의 병합을 통하여, 프레임 구간에 대한 정보를 줄임으로써, 저장 공간의 크기를 줄였고, 실험을 통하여 병합을 통한 프레임 구간의 압축이 효과적임을 보였다. 또한, 검색시에 동영상의 순위를 측정함에 있어서, 유사도의 평균값과 전체 동영상과 해당 동영상의 길이의 비율, 해당 동영상에서의 질의 인물에 대한 등장 프레임 구간의 비율을 통하여, 순위를 측정하는 방법을 제시하였으며, 실험을 통하여 이 방법이 유효함을 보였다.

참고문헌 (10)

한용구, 김진승, 이승현, 이영구, "iRODS를 이용한 대용량 전자 기록물 관리 시스템," 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제, Vol.16, No.8, pp. 835-836, 2010.
E. Acosta, L. Torres, A. Albiol, and E. Delp, "An Automatic Face Detection and Recognition System for Video Indexing Applications," Proceedings of Int'l Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2002.
A. Albiol, L. Torres, C. A. Bouman, and E. J. Delp, "A Simple and Efficient Face Detection Algorithm for Video Database Applications," Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, Vol.2, pp. 239-242, 2000.
이승호, 최재영, 노용만, "동영상에서 대통령 자동 얼굴색인을 위한 얼굴인식 방법에 관한 연구," 멀티미디어학회 추계학술대회, 2010.
박병권, "정보검색과 데이터베이스 관리 시스템의 밀결합을 위한 역색인 구조와 질의 최적화," 한국과학기술원 박사학위논문, 1998.
류동엽, 임영환, 윤선희, 서정민, 이창훈, 이근수, 이상문, "얼굴 분석과 유사도 비교를 이용한 사용자 인증 시스템," 한국멀티미디어학회논문지, Vol.8, No.11, pp.1439-1448, 2005.

원문보기 상세보기
Ian H. Witten, A. Moffat, and Timothy C. Bell, Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images, Morgan Kaufmann, 1999.
O. Vechtomova and M. Karamuftuoglu, "Lexical Cohesion and Term Proximity in Document Ranking," Information Processing and Management, Vol.44, No.4, pp.1485-1502, 2008.

상세보기
D. L. Lee, H. Chuang, and K. Seamons, "Document Ranking and the Vector Space Model," IEEE Transactions on Software, Vol. 14, No.2, pp.67-75, 1997.
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schutze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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