KR100368324B1 - 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오로부터 이동물체를 검출 및 추적하고, 이동 물체 영역의 속성 및 물체간의 연관 관계 등 비디오 내의 의미 정보를 이용하여 비디오의 내용을 색인화하고 검색할 수 있도록 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 비디오내용으로부터 이동 물체를 검출하고 추적하는 이동 물체 영역분할 및 추적부와, 상기 영역 분할 및 추적된 이동 물체 영역으로부터 비디오의 내용을 특징 짓기 위한 의미정보 추출부와, 상기 추출된 의미 정보를 데이터베이스에 효율적으로 저장하기 위한 의미 정보 색인화부와, 사용자의 검색 요구에 따라 비디오를 검색하도록 해 주는 비디오 검색부를 포함하여 구성된 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

Description

의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치 및 방법{A apparatus of searching with semantic information in video and method therefor}
본 발명은 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오로부터 이동물체를 검출 및 추적하고, 이동 물체 영역의 속성 및 물체간의 연관 관계 등 비디오 내의 의미 정보를 이용하여 비디오의 내용을 색인화하고 검색할 수 있도록 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치 및 방법에 관한 것이다.
비디오의 내용을 색인화하는 기존의 방법은 특성이 서로 다른 장면과 장면의 경계인 샷(shot)을 검출한 후, 샷을 대표하는 대표(key) 프레임을 색인화에 이용하는 방법 혹은 비디오 편집 조작자가 장면의 내용에 관하여 수동으로 주석을 다는 방법 등이 있다.
전자의 방법은 장면과 장면사이의 비디오 신호의 특성차를 감지하여 장면 경계를 검출하는 방법으로서, 자동으로 처리할 수 있다는 이점이 있지만 여전히 비디오 내의 의미정보를 파악하는 데는 한계가 있으며, 일반적인 비디오의 경우 수많은 장면 경계가 존재하므로 장면 경계만으로 비디오의 내용을 요약하고 색인화 하기에는 부적절하다. 후자는 조작자가 장면을 보고 장면의 내용에 관한 직관적인 주석을 다는 방법으로서, 장면에 관한 고 수준의 의미 정보를 표현할 수는 있지만 수동 조작에 의존하므로 방대한 양의 비디오 내용을 처리하기 어렵다는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 상기의 문제점을 개선하기 위한 것으로, 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오로부터 이동물체를 검출 및 추적하고, 이동 물체 영역의 속성 및 물체간의 연관 관계 등의 의미 정보를 추출한 후, 비디오 내의 의미 정보를 이용하여 비디오의 내용을 자동으로 색인화하고 검색할 수 있도록 한 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치는 비디오내용으로부터 이동 물체를 검출하고 추적하는 이동 물체 영역분할 및 추적부와, 상기 영역 분할 및 추적된 이동 물체 영역으로부터 비디오의 내용을 특징 짓기 위한 의미정보 추출부와, 상기 추출된 의미 정보를 데이터베이스에 효율적으로 저장하기 위한 의미 정보 색인화부와, 사용자의 검색 요구에 따라 비디오를 검색하도록 해 주는 비디오 검색부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 의미 정보를 이용한 비디오 검색 방법은 입력되는 비디오 데이터로부터 이동 물체의 영역을 세그멘테이션 및 추적하는 단계와, 상기 이동 물체 영역에 대한 의미 정보에 해당하는 색, 이동 궤적, 물체의 수 등을 계산하고 개별 물체를 식별하여 색인화 한 후 의미 정보 색인 데이터베이스에 저장하는 단계와, 사용자로부터 비디오의 내용에 대한 질의가 주어 질 때, 사용자 질의를 사전 정의된 의미 정보로 변화하는 단계와, 상기 정의된 의미 정보를 의미 정보 색인 데이터베이스에 있는 정보와 비교하여 가장 정합이 잘 되는 비디오를 사용자에게 검색해 주는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 입력되는 비디오 데이터로부터 이동 물체의 영역을 세그멘테이션 및 추적하는 단계와, 상기 이동 물체 영역에 대한 의미 정보에 해당하는 색, 이동 궤적, 물체의 수 등을 계산하고 개별 물체를 식별하여 색인화 한 후 의미 정보 색인 데이터베이스에 저장하는 단계와, 사용자로부터 비디오의 내용에 대한 질의가 주어 질 때, 사용자 질의를 사전 정의된 의미 정보로 변화하는 단계와, 상기 정의된 의미 정보를 의미 정보 색인 데이터베이스에 있는 정보와 비교하여 가장 정합이 잘 되는 비디오를 사용자에게 검색해 주는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체인 것을 특징으로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치의 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 의미 정보를 이용한 비디오 검색 방법을 설명하기 위해 도시한 개념도.
이하, 본 발명의 일 실시 예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치의 구성도로서, 아날로그 비디오 취득부(1), A/D 변환부(2), 이동 물체 영역분할 및 추적부(3), 의미 정보 추출부(4), 의미 정보 색인화부(5), 의미 정보 및 비디오 데이터베이스(DB)(6) 및 비디오 검색부(7)로 구성된다.
도 1과 같이 구성된 내용기반 비디오 검색 장치의 동작을 설명하면 다음과 같다.
아날로그 비디오 취득부(1)는, 일반적으로 사용되는 폐쇄회로 TV(CC-TV) 혹은 CCD 카메라로서, 아날로그 비디오 신호를 생성하며 이를 A/D 변환부(2)로 전달한다. A/D 변환부(2)는 입력된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 이동 물체 영역분할 및 추적부(3)로 전달한다. 이동 물체 영역분할 및 추적부(3)는 이동 물체를 영역분할 및 추적하여, 이동 물체 영역의 좌표를 의미 정보 추출부(4)로 전달한다. 의미 정보 추출부(4)는 이동 물체 영역으로부터 의미 정보에 해당하는 물체의 무게 중심, 색 정보, 시간에 따른 이동 물체의 궤적을 계산한다. 색 정보는 영역 내에 있는 화소들의 색신호를 HSV(Hue-Saturation-Value) 색 공간상의 신호로 변환한 후, 이를 일정 개수의 대표 색으로 양자화하여 구분하며, 이동 궤적은 물체의 무게 중심 좌표를 시간의 경과에 따라 배열하고, 이들을 다항 곡선 정합(polynomial curve fitting)하여 얻어지는 다항 계수들로써 표현한다. 추출된 상기의 의미 정보는 의미 정보 색인화부(5)로 전달된다. 의미 정보 색인화부(5)는 원래의 비디오 데이터와 함께 의미 정보를 색인하여 의미 정보 및 비디오 데이터베이스(6)에 저장한다.
한편, 사용자의 질의가 비디오 검색부(7)에 가해지면, 비디오 검색부(7)는 질의된 의미 정보를 분석하고 의미 정보 및 비디오 데이터베이스(6)내에 이미 저장된 의미 정보들과 유사도 정합(similarity matching)을 행하여 정합도가 큰 순서대로 해당되는 비디오를 사용자에게 반환한다.
도 2는 일 실시 예에 적용된 본 발명에 따른 의미 정보를 이용한 비디오의 색인화 및 검색 방법의 흐름도로서, 이동 물체 영역분할 및 추적부(11), 색정보 추출부(12), 무게 중심 및 이동 궤적 추출부(13), 물체 식별부(14), 의미 정보 색인화부(15), 의미 정보 색인 데이터베이스(16), 비디오 데이터베이스(17), 사용자 질의 처리부(18), 의미 정보 변화부(19) 및 의미 정보 비교부(20)로 구성된다.
도 2와 같이 구성된 의미 정보를 이용한 비디오의 색인화 및 검색 장치의 동작을 설명하면 다음과 같다.
이동 물체 영역분할 및 추적부(11)는 카메라가 고정된 환경에서 취득된 비디오인 경우, 배경만이 존재하는 일정 길이의 화면들로부터 배경영역에 관한 통계적 특성을 계산한 후, 새로이 입력되는 영상의 통계적 특성과 서로 비교함으로써 움직임이 있다고 판단되는 화소들을 검출하며, 이 화소들로써 연결성분표식(connected component labeling) 기법을 이용하여 이동 물체의 영역을 분할하며, 이러한 동작을 매 화면마다 실시하여 이동 물체를 추적한다. 분할된 이동 물체 영역의 좌표를 의미 정보 추출부(21)로 전달한다. 의미 정보 추출부(21)는 이동 물체 영역으로부터 의미 정보에 해당하는 물체의 무게 중심, 색 정보, 크기, 시간에 따른 이동 물체의 궤적 및 속도를 계산한다. 상기의 의미 정보 추출부(21)를 구성하는 색 정보추출부(12)는 영역 내에 있는 화소들의 색신호를 HSV(Hue-Saturation-Value) 색 공간상의 신호로 변환한 후, 이를 일정 개수의 대표 색으로 양자화하여 구분하며, 무게 중심 및 이동 궤적 추출부(13)는 분할된 이동 물체의 영역으로부터 무게 중심을 계산하고, 무게 중심 좌표를 시간의 경과에 따라 배열한 후, 이들을 다항 곡선 정합(polynomial curve fitting)하여 얻어 지는 다항 계수들로써 이동 궤적을 표현한다. 또한, 물체 식별부(14)는 다수의 이동 물체 영역이 분할된 경우 이 들 영역들의 이전 무게 중심 및 색 정보를 참조하여 개별 물체를 식별한다. 추출된 상기의 의미 정보는 의미 정보 색인화부(15)로 전달된다. 의미 정보 색인화부(15)는 원래의 비디오 데이터와 함께 의미 정보를 색인하여 의미 정보 색인 데이터베이스(16)에 저장한다. 한 편, 사용자의 질의가 비디오 검색부(22)의 사용자 질의 처리부(18)에 가해지면, 사용자 질의 처리부(18)는 질의 정보를 의미 정보 변환부(19)로 전달한다. 의미 정보 변환부(19)는 상기, 질의 정보를 분석하여 사전 정의된 의미 정보의 형태로 변환하여 의미 정보 비교부(20)로 전달한다. 의미 정보 비교부(20)는 질의된 의미 정보와 사전 저장된 의미 정보 색인 데이터베이스(16)내의 의미 정보들과 유사도 정합(similarity matching)을 행하여 정합도가 큰 순서대로 해당되는 비디오의 대표 프레임을 비디오 데이터베이스(17)로부터 인출하여 사용자에게 반환한다. 또한, 사용자가 반환된 대표 프레임을 선택하게 되면, 상기 대표 프레임을 포함한 비디오전체를 반환한다. 질의에 사용할 수 있는 의미정보로는 이동 물체의 수, 이동 물체의 색, 이동 물체의 궤적, 이동 물체의 속도, 이동 물체의 크기 등을 포함한다.
이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함으로 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은, 비디오 내의 의미 정보 즉, 이동 물체의 수, 색 정보, 이동 궤적 정보, 이동 속도, 또는 크기 정보 등을 사용하여 비디오를 효율적으로 색인화하고, 사용자로부터 상기의 의미 정보 형태의 질의에 반응하여, 방대한 양의 비디오 자료중에서 사용자가 용이하게 원하는 비디오를 검색할 수 있도록 해주는 효과가 있다. 또한, 의미 정보를 추출하는 데 있어서 모든 과정이 자동으로 처리되므로 방대한 양의 비디오 자료를 색인화하고 검색하는 데 적합하다.

Claims (10)

  1. 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오 내용으로부터 배경영역의 통계적 학습과 연결성분 표식기법에 의하여 이동물체를 검출하고 추적하는 이동물체 영역분할 및 추적부;
    상기 영역분할 및 추적된 이동 물체영역으로부터 이동 물체의 수, 크기, 시간에 따른 이동궤적 및 색정보를 포함하는 의미정보를 추출하는 의미정보 추출부;
    상기 추출된 의미정보를 색인화하는 의미정보 색인화부;
    상기 색인화된 의미정보 및 비디오 정보를 저장한 데이터 베이스; 및
    사용자 검색 요구에 따라 상기 데이터베이스에 이미 저장된 의미정보들과 비디오를 검색하기 위한 비디오 검색부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 의미정보를 이용한 비디오 검색장치
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 의미정보 추출부는 이동 물체 영역의 대표 색을 추출하는 색 정보 추출부와,
    이동 물체의 영역으로부터 무게 중심을 계산하고, 이동 궤적을 추출하는 무게 중심 및 이동 궤적 추출부와,
    이동 물체 영역의 이동 물체의 무게 중심 및 색 정보를 참조하여 개별 물체를 식별하는 물체 식별부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 비디오 검색부는 사전 정의된 의미 정보를 사용자가 용이하게 입력하여 질의하도록 해 주는 사용자 질의 처리부와,
    상기 질의된 정보를 분석하여 사전 정의된 의미 정보의 형태로 변환하는 의미 정보 변환부와,
    상기 변환된 의미 정보와 사전 저장된 의미 정보 색인 데이터베이스 내의 의미 정보들과 유사도 정합을 수행하여 정합도가 큰 순서대로 해당되는 비디오를 비디오 데이터베이스로부터 인출하여 사용자에게 반환하는 의미 정보 비교부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 사용자 질의 처리부는 이동 물체의 수, 이동 물체의 색, 이동 물체의 궤적, 이동 물체의 속도, 이동 물체의 크기를 포함하는 의미 정보로서 수용하는 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 무게 중심 및 이동 궤적 추출부는 이동 물체 영역을 이루는 화소들에 대한 수평, 수직 방향의 1차모멘트로서 무게 중심을 구하고, 무게 중심 좌표를 시간의 경과에 따라 배열한 후, 이들을 다항 곡선 정합하여 얻어 지는 다항 계수들로써 이동 궤적을 추출하는 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 색 정보 추출부는 이동물체의 일정한 궤적경로에 따라 색의 변화를 분석하여 그 물체의 색의 특성을 가장 잘 표현해 줄 수 있는 1개 또는 2개의 대표 색의 값으로 변환하는 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 색 정보 추출부는 이동 물체 영역내의 화소들의 알지비(RGB) 공간상의 색신호를 에이치에스브이(HSV) 색 공간상의 색으로 변환한 후, 상기 변환된 색으로부터 일정 개수의 대표 색으로 양자화하여 구분하는 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 장치.
  9. 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오 내용으로부터 배경영역의 통계적 학습과 연결성분 표식기법에 의하여 이동 물체의 영역을 세그멘테이션 및 추적하는 단계와,
    상기 영역분할 및 추적된 이동 물체영역으로부터 이동 물체의 수, 크기 및 시간에 따른 이동궤적 및 색정보를 포함하는 의미정보를 계산하고 이를 이용하여 개별 물체를 식별하여 색인화 한 후 의미 정보 색인 데이터베이스에 저장하는 단계와,
    사용자로부터 비디오의 내용에 대한 질의가 주어 질 때, 사용자 질의를 사전 정의된 의미 정보로 변화하는 단계와,
    상기 정의된 의미 정보를 의미 정보 색인 데이터베이스에 있는 정보와 비교하여 정합되는 비디오를 사용자에게 검색해 주는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 의미 정보를 이용한 비디오 검색 방법.
  10. 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오 내용으로부터 배경영역의 통계적 학습과 연결성분 표식기법에 의하여 이동 물체의 영역을 세그멘테이션 및 추적하는 단계와,
    상기 영역분할 및 추적된 이동 물체영역으로부터 상기 이동 물체의 수, 크기 및 시간에 따른 이동궤적 및 색정보를 포함하는 의미정보를 계산하고 이를 이용하여 개별 물체를 식별하여 색인화 한 후 의미 정보 색인 데이터베이스에 저장하는 단계와,
    사용자로부터 비디오의 내용에 대한 질의가 주어 질 때, 사용자 질의를 사전 정의된 의미 정보로 변화하는 단계와,
    상기 정의된 의미 정보를 의미 정보 색인 데이터베이스에 있는 정보와 비교하여 정합되는 비디오를 사용자에게 검색해 주는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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