KR100301108B1 - 비디오샷경계검출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 비디오 샷 경계 검출 방법에 관한 것으로, 샷 경계 검출을 하고자 하는 두 영상 사이에서, 샷 경계 존재 유무를 판단하기 위해 가설을 세우고, 통계적 가설 검증 방법을 이용하여 상기 가설을 검증하므로써 샷 경계 존재 유무를 판단하므로써, 여러 번의 실험을 통해 임계값을 구하지 않고도 자동적으로 샷 경계를 검출할 수 있는 비디오 샷 경계 검출 방법에 관한 것이다.

Description

비디오 샷 경계 검출 방법{Method for shot boundary detection in video}

본 발명은 비디오 샷(shot) 경계 검출 방법에 관한 것으로, 특히 영상 데이터에 대한 통계적 모형을 통한 가설 검증 방법을 이용하여 비디오 샷 경계를 자동적으로 검출하는 방법에 관한 것이다.

샷이란 비디오 데이터의 가장 기본이 되는 단위로, 비디오 데이터에 대한 내용 기반 검색을 위해서는 하나의 샷과 다음에 연속되는 샷의 경계를 찾는 것이 필수적이다.

종래에는 연속된 영상에서 샷 경계를 찾기 위하여 두 인접 영상간의 차영상을 구하거나, 두 인접 영상의 히스토그램차를 구하여 임의적으로 정해놓은 임계값과 비교하여 샷의 경계를 판정하는 방법을 이용하였다.

이러한 방법으로 비디오 샷 경계를 검출할 경우 주어진 영상에 대해 여러 번의 실험을 통하여 임계값을 찾아야 하며, 실험적으로 얻어지는 임계값이 영상의 종류에 따라 달라지는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명은 두 연속 영상에 대한 통계적 모형을 설정하고 이를 이용한 통계적 가설 검증 방법을 사용하여 이론적으로 얻어진 임계값을 통해 샷 경계를 자동적으로 검출할 수 있는 비디오 샷 경계 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 비디오 샷 경계 검출 방법은 샷 경계 검출을 하고자 하는 두 영상 사이에서, 샷 경계 존재 유무를 판단하기 위해 가설을 세우는 단계; 상기 두 인접 영상 사이에서 영상의 크기와 주어진 유의 수준에 따라 이론적인 신뢰구간을 계산하는 단계; 연속하는 상기 두 인접 영상을 입력받는 단계; 상기 연속하는 두 인접 영상의 비주얼(visual)정보에 대한 평균 및 분산 중 어느 하나 이상을 이용하여 검증 통계량을 계산하는 단계; 상기 검증 통계량이 상기 신뢰구간에 포함되는지 검사하는 단계; 및 상기 검증 통계량이 상기 신뢰구간에 포함되는지의 여부에 따라 가설을 채택 또는 기각하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 비디오 샷 경계 검출 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 비디오 샷 경계 검출 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.

먼저, 연속되는 두 인접 영상 사이에 샷 경계 유무를 판정하기 위하여 가설을 설정한다(101). 가설에는 귀무가설(null hypothesis)과 대립가설(alternative hypothesis)이 있다. 귀무가설 H₀는 인접하는 두 영상 F_k-1과 F_k에서 관측된 화소 샘플 값들이 같은 분산을 갖는 정규분포(normal distribution)로부터 유래한 것으로, 다음의 [수학식 1]과 같은 가설을 의미한다.

H₀: σ₁ ²= σ₂ ²

대립가설은 두 영상 F_k-1과 F_k에서 관측된 화소 샘플 값들이 다른 분산을 갖는 정규분포(normal distribution)로부터 유래한 것으로, 다음의 [수학식 2]과 같은 가설을 의미한다.

H₀: σ₁ ²≠ σ₂ ²

이와 같은 가설을 설정한 후, 두 인접 영상 F_k-1과 F_k사이에서 영상의 크기와 주어진 유의 수준(α)에 따라 이론적인 신뢰구간([V₁, V₂])을 계산한다(102). 다음에, 연속하는 두 인접 영상 F_k-1과 F_k을 입력받는다(103). 두 인접 영상 F_k-1과 F_k은 각각의 화소들이 평균μ₁과 μ₂, 분산 σ₁ ²과 σ₂ ²를 각각 갖는 정규분포를 따른다고 가정한다. 두 인접 영상이 입력되면, 두 인접 영상의 분산에 대한 가설을 검증하기 위해 검증 통계량(test statistic; V)을 계산한다(104). 검증 통계량(V)은 다음의 [수학식 3]과 같이 구한다.

여기에서, S₁ ²와 S₂ ²은 각각 σ₁ ²과 σ₂ ²의 분산 추정치(estimator)이다. 검증 통계량(V)은 M×N 크기의 영상에 있어서 자유도 M×N-1을 갖는 F-분포를 따르게 되고, 귀무가설을 만족한다면, V=S₁ ²/S₂ ²으로 된다. 따라서, 귀무가설 하에서의 검증 통계량(V)의 계산은 참분산(true variance)이 분모와 분자 사이에서 소멸되었으므로 참분산이 요구되지 않는다.

검증 통계량(V)이 계산되면, 이를 이용하여 신뢰 구간에 대해 설정된 가설을 검증한다. 즉, 검증 통계량(V)이 신뢰 구간 사이에 존재하는지를 검사한다(105). 만약, 주어진 유의수준 α에 대해 V₁<V<V₂이면, 귀무가설을 채택(106)하므로써 두 인접 영상 사이에 샷 경계가 존재하지 않는 것으로 판정한다. 즉, 귀무가설이 채택된 경우, 두 인접 영상 사이에는 장면 전환이 없는 것으로 판정한다. 만약 주어진 유의수준 α에 대해 V<V₁또는 V>V₂이면 귀무가설을 기각(reject)한다(107). 귀무가설을 기각한다는 의미는 대립가설을 채택한다는 의미이고, 두 연속 영상의 화소값이 다르며 두 영상 사이에서 샷 경계가 있다고 판정하는 것이다. 여기에서 신뢰구간 V₁및 V₂는 각각 신뢰하한(lower confidence limit)과 신뢰상한(upper confidence limit)을 나타내며, 다음의 [수학식 4]와 같이 주어진다.

P(V<V₁) = P(V>V₂) = α

두 인접 영상에 대한 샷 경계 존재 여부를 확인한 다음에는 현재의 두 인접 영상의 프레임 번호가 최종 프레임 번호인지를 검사한다(108). 검사결과 현재 영상의 프레임 번호가 최종 프레임 번호가 아닐 경우에는 프레임 번호를 증가시켜 다음 프레임 번호에 따른 두 인접 영상을 입력받는 단계(103)로 진행하고, 최종 프레임 번호인 경우에는 샷 경계 검출과정을 종료한다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 두 연속 영상에 대한 통계적 모형을 설정하고 이를 이용한 통계적 가설 검증 방법을 사용하여 이론적으로 얻어진 임계값을 통해 샷 경계를 검출하므로써, 여러 번의 실험을 통하여 각 영상에 대한 임계값을 계산할 필요 없이 자동적으로 샷 경계를 검출할 수 있는 효과가 있다.

Claims (3)

1. 샷 경계 검출을 하고자 하는 두 영상 사이에서, 샷 경계 존재 유무를 판단하기 위해 가설을 세우는 제 단계;

   상기 두 인접 영상 사이에서 영상의 크기와 주어진 유의 수준에 따라 이론적인 신뢰구간을 계산하는 단계;

   연속하는 상기 두 인접 영상을 입력받는 단계;

   상기 연속하는 두 인접 영상의 비주얼 정보에 대한 평균 및 분산 중 어느 하나 이상을 이용하여 검증 통계량을 계산하는 단계;

   상기 검증 통계량이 상기 신뢰구간에 포함되는지 검사하는 단계;

   상기 검증 통계량이 상기 신뢰구간에 포함되는지의 여부에 따라 가설을 채택 또는 기각하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 비디오 샷 경계 검출 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 연속하는 두 인접 영상의 화소는 정규분포를 갖는 것을 특징으로 하는 비디오 샷 경계 검출 방법.
3. 제 1 항에 있어서,

   상기 유의수준, 신뢰구간 및 검증 통계량은 다음의 [수학식]과 같은 조건을 만족하는 것을 특징으로 하는 비디오 샷 경계 검출 방법.

   [수학식]

   P(검증 통계량<신뢰구간의 하한) = P(검증 통계량>신뢰구간의 상한) = 유의수준