복수의 검출기를 사용하는 동영상의 샷 경계 자동검출 알고리즘
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동영상 데이타는 그 양이 방대하고 순차적인 특성을 가지고 있어 검색이나 브라우징이 대단히 곤란하다. 이러한 문제의 해결을 위하여 동영상을 내용에 기반하여 분할함으로써 계층적인 구조를 형성하는 모델들이 제안되어 왔다. 자동 샷 경계 검출은 이와 같은 동영상 데이타의 구조화에 있어 가장 먼저 수행되는 작업으로 최근 많은 연구자들의 주목을 받고 있다. 이 연구분야의 주된 테마는 크게 두가지로 나눌 수 있는데, 하나는 빠른 속도로 일어나는 카메라 조작이나 동영상 내의 큰 물체의 움직임, 갑작스런 밝기의 변화 등에 영향받지 않고 옳바른 컷을 검출할 수 있는 견고한 특징량의 발견의 문제이고, 다른 하나는 페이딩이나 디졸브(dissolve), 와이핑 등의 점진적인 샷 경계를 검출할 수 있는 메커니즘의 발견에 관한 문제이다. 지금까지 제안되어 온 알고리즘은 주로 이 두가지 문제를 하나의 방식에 의하여 풀려고 시도해 왔으나, 컷과 점진적인 샷 경계는 그 성격이 판이하게 다르다는 점을 고려할 때 본 연구에서는 오히려 각각에 적합한 복수의 검출기를 사용하는 것이 보다 합리적일 것이라고 생각했다. 본 논문에서는 컷 검출의 문제를 위해서는 “차분영상 히스토그램의 분산”이라는 새로운 특징량을 제안했다. 또한 새로 제안된 특징량과 기존의 화소값 차이나 히스토그램의 차이와 같은 특징량을 결합함으로써 보다 정확한 샷 경계 검출이 가능함을 보였다. 점진적인 샷 경계 검출의 문제에 대해서는 우선 페이딩이나 커튼효과와 같은 단일색 프레임을 거치는 샷 경계에 주목하여, 각 프레임의 화소값의 분산을 이용하여 단일색 프레임의 출현을 감시하는 방식을 제안하였다. 이와 같이 두가지의 상호 독립적인 검출기를 사용함으로써 컷과 점진적인 샷 경계의 양쪽 모두를 보다 효율적이고 정확하게 검출할 수 있음을 실험으로 확인하였다.