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MSE를 이용한 비디오의 장면전환 검색에 관한 연구
A Study on the Scene Chang Detection Retrieval of Video Using MSE 원문보기

한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하), 2002 May 01, 2002년, pp.1052 - 1055  

김단환 (조선대학교 컴퓨터공학과) ,  김형균 (조선대학교 컴퓨터공학과) ,  고석만 (조선대학교 컴퓨터공학과) ,  오무송 (조선대학교 컴퓨터공학과)

초록
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동영상 정보는 영상정보뿐만이 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색 방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인 방법으로 MSE(Mean Square Error) 도입하여 동영상의 장면전환 검색하는 방법을 제안한다. 이것은 영상 데이터를 대각선 방향으로 일정픽셀의 칼라 값을 추출하여 행렬A에 i×j행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였다. 샘플링 된 데이터는 대용량 동영상 데이터 이용에 있어서 사용자가 전체 동영상의 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있고, 각 프레임의 MSE와 임계값을 초과하면 그 프레임이 장면전환점으로 검색한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 세 가지 유형의 동영상 데이터에 대하여 실험을 하였다. 광고, 뉴스, 드라마 각기 화면 구성에 특성을 지니고 있기 때문에 본 연구가 모든 유형의 동영상에 효율적인지 판단하기 위하여 다양한 데이터를 이용하였다. 먼저 각각의 동영상에 대한 장면전환점을 검색하여 비교해 본 후 정확도까지 비교한다.
  • 본 연구에서는 세 가지 유형의 동영상 데이터에 대하여 실험을 하였다. 광고, 뉴스, 드라마 각기 화면 구성에 특성을 지니고 있기 때문에 본 연구가 모든 유형의 동영상에 효율적인지 판단하기 위하여 다양한 데이터를 이용하였다.
  • 따라서, 영상의 공간정보는 연속성이 끊어지는 부분 이 검색 대상이 되며, 그 영상이 장면 전환점이 될 수 있다. 본 연구에서는 일반적인 장면 전환 기법과 장면 전환의 특수효과인 점진적인 장면 전환 기법을 검출하는데 중점을 둔다. 이를 위하여 동영상 데이터의 각 프레임들은 대각선 방향으로 추출한 픽셀의 칼라 값을 행렬A에 ixj 행렬로 ife 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장한 내용은 그림1과 같다.
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