KR100429371B1 - 비디오 편집, 검색 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 다양한 비디오 소스들의 급진적인 장면 변환과 점진적인 장면 변환 프레임의 추출을 위한 알고리즘의 선택을 용이하게 하고, 하나의 비디오 소스를 위한 데이터 베이스를 생성할 때 원 소스는 그대로 유지한 체 논리적인 구조만 데이터 베이스화 하여 활용과 구조적인 면에서 효율적으로 관리할 수 있게 하는 비디오 편집, 검색 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
이를 위한 본 발명은 비디오 카메라나 비디오 테잎 혹은 직접적인 동영상 파일로부터 저장된 비디오를 캡춰 장치를 통해서 동영상 파일로 변환하여 저장 처리하는 AVI 및 MPEG파일과, 저장된 비디오 동영상 파일로부터 다양한 내용에 적합한 장면 전환을 검출할 수 있도록 여러 알고리즘을 통합 처리하는 알고리즘 통합부와, 각 비디오에 맞는 임계치의 설정 및 칼라 히스토그램과 카메라의 정보를 측정하는 설정 및 측정부와, 얻어진 정보로부터 장면 전환된 키 프레임을 검출하며 잘못 추출된 키프레임을 삭제하고, 얻지 못한 키프레임을 삽입하는 장면변환 검출,삽입 및 삭제부와, 추출되어진 키 프레임들로부터 날짜, 분야, 세부사항, 캡션 등의 내용을 삽입하여 인덱싱 하는 비디오 인덱싱부와, 인덱싱 되어진 각 항목들을 원 비디오 동영상은 변경 없이 프레임들의 정보만을 논리적으로 데이터 베이스화 하여 각 장면들의 프레임간의 구조를 논리적으로 유기화하는 논리적 데이터 베이스부와, 논리적인 데이터 베이스부로 부터 영역선택 및 즐겨 찾기를 통해서 사용자의 취향에 맞는 브라우저를 제공하는 검색 브라우저로 구성함을 특징으로 한다.

Description

비디오 편집, 검색 시스템 및 그 방법 {Video editing, searching system and searching method}
본 발명은 비디오 편집, 검색 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 하드웨어와 소프트웨어의 발달 및 사용자의 요구로 인하여 멀티미디어의 기술이 활발하게 개선되어지고 있다. 특히, 비디오는 그 자체의 방대한 자료로 인하여 저장, 관리, 검색하는 데이터 베이스가 크게 요구되고 있는 실정이며, 내용 기반 멀티미디어 데이터베이스의 구축에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.
장면 전환을 위한 알고리즘에는 상당히 많은 방법들이 있다. 영상(프레임: 비디오 자료를 구성하는 최소단위)과 영상의 차이를 이용하는 히스토그램 (HISTOGRAM) 방법, 에지를 이용하는 방법, 웨이블릿을 이용하는 방법, 픽셀을 이용하는 방법 등 많은 방법이 이용되고 있으며, 이 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이 칼라 히스토그램에 관한 방법이다. 또한, 칼라 모델에서도 일반적인 R,G,B 색상 모델에서 CMYK 칼라 색상 모델, YIQ 칼라 색상 모델, HSI 색상 모델이 이용되어 지고 있다.
칼라 히스토그램을 이용하는 방법에서는 각 소스 비디오에 의해서 많은 차이점을 갖게 되며, 객체의 이동이나 잡음에 매우 민감하게 반응하며, 임계치를 적용하는 문제에 있어서도 상당히 어려운 문제점을 갖고 있다. 비디오의 많은 자료를 저장하기 위해서는 데이터 베이스가 필수적인데, 기존에는 비디오 자료들을 각 파일별로 분리하여 각 파일의 연계가 복잡하게 이루어져 있는 단점을 가지고 있다.
특히, 기존의 장면(scene : 하나의 주 대상을 촬영한 연속된 tit들의 집합) 분할을 위한 방법들은 하나의 알고리즘만을 이용하여 문제 도메인상의 다양한 비디오 파일들에서 장면분할 프레임을 추출하기 어렵다는 문제점을 가지고 있는 실정이다.
본 발명의 목적은 효율적으로 비디오 편집 시스템을 구축하기 위한 다양한 알고리즘의 통합 및 즉각적이고 수시로 임계값 설정, 장면 프레임의 용이한 삽입, 삭제, 논리적인 데이터 베이스 구축, 사용자의 취향에 따른 비디오의 검색을 제공하는데 있다.
본 발명은 비디오 편집 시스템을 구축하기 위해서, 다양한 비디오 소스들의 급진적인 장면 변환과 점진적인 장면 변환 프레임의 추출을 위한 알고리즘의 선택을 용이하게 하고, 하나의 비디오 소스를 위한 데이터베이스를 생성할 때 원 소스는 그대로 유지한 체 논리적인 구조만 데이터베이스화하여 활용과 구조적인 면에서 효율적으로 관리할 수 있게 함을 기술적 과제로 삼는다.
상기 과제를 달성하기 위한 본 발명은 첫째, 제시된 많은 알고리즘을 적용하여 가장 효율적인 알고리즘을 선택하여 사용한다. 알고리즘 선택을 위한 임계치를 수동적으로 즉시 수정하여 적용할 수 있게 하였다. 또한, 알고리즘의 한계로 인하여 추출이 되지 않은 장면 프레임의 추가적인 삽입과 잘못 추출된 장면 프레임의 삭제 기능을 이용하여 기존의 알고리즘이 가지고 있는 한계를 해결하게 하였다. 둘째, 점진적인 장면 분할에서 문제되는 디졸브(DISSOLVE)와 와이프에 해당되는 장면의 효율적인 분할에 사용하기 위한 카메라의 움직임 측정을 비디오에서의 모션 벡터 및 어파인 파라메터를 추출하여 정확한 카메라의 움직임을 찾아내어 장면 분할에 적용하는 카메라 분석 기법을 도입하였다. 셋째, 원 소스의 비디오 동영상은 변형시키지 않으면서 논리적인 포인터를 생성하여 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하여 사용자 질의에 따른 검색 시스템을 제시하였다. 넷째, 요구 장면들에 대한 논리적인 포인터의 묶음으로 이용자만의 특정 파일을 생성하고 관리하는 기능을 제공하였고, 마지막으로 사용자의 취향에 적합한 비디오 동영상을 언제나 참조할 수 있는 사용자 프로파일 관리 방법을 제공함을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명은 비디오 편집 시스템의 편리함과 사용자의 요구와 취향에 맞는 응답을 통해서 효과적으로 비디오의 장면 분할 및 검색 시스템의 효율을 높인다.
도 1은 비디오 편집 및 검색 시스템의 전체적인 구성도
도 2는 본 발명에 따른 비디오의 급진적 및 점진적인 장면전환 방법에 대한 통합 알고리즘
도 3은 본 발명에 따른 비디오 편집을 위한 삽입, 삭제 및 임계치 설정 그리고, 카메라 정보의 측정 화면 흐름도
도 4는 본 발명에 따른 사용자의 검색 및 논리적 데이터베이스 구축 흐름도
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >
10 : 비디오 동영상 입력장치 20 : AVI 및 MPEG 비디오
30 : 장면 전환을 위한 알고리즘 통합부
40 : 임계치 설정, 칼라 히스토그램 및 카메라 측정부
50 : 장면 전환 검출, 추출된 키프레임의 삽입, 삭제부
60 : 비디오 인덱싱부
70 : 논리적 데이터 베이스부
80 : 검색 브라우저 90 : 사용자
본 발명은 (1) 다양한 비디오 동영상에 적합한 여러 알고리즘의 통합, (2) 모션 벡터 및 어파인 계수의 카메라 움직임 측정, (3) 추출되어진 장면 변환 프레임의 오류를 극복하기 위한 잘못 검출된 장면 프레임의 삭제, 검출되지 않은 장면 프레임의 삽입, (4) 원 비디오 동영상의 변경 없이 장면 전환된 프레임 및 주석에 대한 논리적인 데이터 베이스 구축, (5) 사용자의 취향에 맞는 비디오 검색을 효과적으로 제공하고자 하는 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명을 위한 비디오 편집 및 검색 시스템의 전체적인 구성도이고, 도 2는 각 비디오 동영상과 점진적인 장면 전환 및 급진적인 장면 전환의 프레임을 검출할 수 있기 위한 통합 알고리즘이고, 도 3은 추출되어진 장면 전환 프레임의 삽입, 삭제, 카메라의 움직임, 어파인 파라미터, 임계치 수정에 관한 흐름도, 도 4는 본 발명에 따른 사용자의 검색 및 논리적 데이터베이스 구축을 위한 흐름도 이다.
도 1은 비디오 편집 및 검색 시스템의 전체적인 동작을 설명하기 위한 도면으로서, 비디오 카메라나 비디오 테잎 혹은 직접적인 동영상 파일로부터 저장된 비디오(10)를 캡춰 장치를 통해서 AVI 및 MPEG파일(20)로 변환하여 저장하고 각 비디오에 맞는 임계치의 설정 및 칼라 히스토그램과 카메라의 정보를 측정하여 얻어진 정보로부터 장면 전환된 키 프레임(key frame : tit을 대표하는 대표 프레임)을 검출하여 영상을 추출하도록 하는 영상 추출 시스템에 있어서, 저장된 비디오 동영상 파일로부터 다양한 내용에 적합한 장면 전환을 검출할 수 있도록 여러 알고리즘을 통합 처리하는 알고리즘 통합부(30)와, 각 비디오에 맞는 임계치의 설정 및 비디오물로부터 입력받은 두 프레임 I1, I2(31)의 유사성을 체크하여 급진적인 장면전환 검출(35)을 위해 CHI-SQUARE와 NTSC의 곱을 이용한 알고리즘과 템플릿 매칭 알고리즘을 이용한 칼라 히스토그램과 카메라의 정보를 측정하는 설정 및 측정부(40)와, 얻어진 정보로부터 장면 전환된 키 프레임(key frame : tit을 대표하는 대표 프레임)을 검출하며 잘못 추출된 키 프레임을 삭제하고, 얻지 못한 키 프레임을 삽입하는 장면변환 검출, 삽입 및 삭제부(50)와, 추출되어진 키 프레임들로부터 날짜(년,월,일,시), 분야(드라마, 쇼, 뉴스, 코미디, 스포츠), 세부사항, 캡션(자막) 등의 내용을 컴퓨터시스템의 입력장치를 통해 삽입하여 인덱싱하는 비디오 인덱싱부(60)와, 인덱싱 되어진 각 항목들을 원 비디오 동영상은 변경없이 프레임들의 정보만을 논리적으로 데이터 베이스화 하여 각 장면들의 프레임간의 구조를 논리적으로 유기화하는 논리적 데이터 베이스부(70)와, 논리적인 데이터 베이스부(70)로부터 영역선택 및 즐겨 찾기를 통해서 사용자의 취향에 맞는 브라우저를 제공하는 검색 브라우저(80)로 구성된다. 도면중 사용자(90)는 검색 브라우저(80)를 이용하여 상호적으로 비디오 동영상을 검색할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 다양한(뉴스, 드라마, 쇼, 스포츠, 코미디등) 비디오 파일로부터 입력받아 장면 전환을 통한 키 프레임 검출을 위해 알고리즘을 통합한 것으로, 비디오물로 부터 입력받은 두 프레임 I1, I2(31)의 유사성을 체크한다. 급진적인 장면 전환 검출(35)을 위해 칼라 히스토그램 계산(32)을 이용하는데 사용되는 알고리즘은 CHI-SQUARE와 NTSC의 곱을 이용한 알고리즘과 템플릿 매칭 알고리즘 등을 사용한다. 도면중 Cut는 컷으로서 장면과 장면 사이의 경계에 해당하는 장면 전환점을 말한다.
점진적인 장면 전환 검출(36)을 위해 HSI 칼라 모델을 이용하여 H, S, I에 따른 다양한 기능을 이용하는데, 페이드(FADE)와 디졸브의 점진적인 장면 효과를 검출하기 위해 다음의 식을 사용한다.
즉, 페이드의 장면 전환 검출(33)은 두 프레임에 대한 명암의 비례 값이 1(-1)에 근접할수록 페이드 인(아웃)일 가능성이 높다는 것을 말하는데 여기서,는 명암값의 차이를명암값의 절대값 차이를 나타낸다. 디졸브의 계산 식(34)은 아래와 같다.
로서 1에 근접할수록 디졸브일 확률이 높으며,
는 색상,채도,명도의 차이를 나타낸다.
도 3은 본 발명을 위한 장면 전환 검출(45) 및 프레임의 삽입(48), 삭제(49), 임계치의 수정(46), 카메라의 정보 측정(44)을 얻는 도면이다. 즉, 영상입력(41)된 신호에서 카메라의 동작벡터를 추출(42)하고, 추출된 동작벡터 각각의 X축, Y축의 시간동작지수(Ft-1)와 X축, Y축의 시간동작지수(Ft)사이의 특징을 추출(43)한 다음, 카메라의 동작을 고려한 추론(44)을 통해 장면전환 검출(45)을 수행하고, 알고리즘 선택을 위한 임계치를 수동적으로 즉시 수정(46)하여 편집(47)을 수행한다. 상기 카메라의 동작 벡터(42)를 추출하기 위한 식은 다음과 같다.
또한, 어파인(Affine) 계수를 계산하는 식은 다음과 같다.
여기에서, a1은 x축에 대한 확대 계수이고, a2는 x축에 대한 회전 계수, a3는 x축에 대한 이동 계수, a4는 y축에 대한 회전 계수, a5는 y축에 대한 확대 계수, a6는 y축에 대한 이동계수를 말한다. 장면 전환이 검출(45)된 후에 추출된 키 프레임을 통해서 편집자의 상호작용을 통해서 오류 프레임이라고 인식된 프레임의 경우 프레임을 삭제(49)할 수 있고, 알고리즘 상의 문제로 인해서 키 프레임이 추출되지 못한 경우에는 삽입(48)을 통해서 키프레임을 직접 추출할 수 있으므로, 기존의 키 프레임을 찾지 못하거나, 오류로 찾은 키프레임의 문제점을 제거할 수 있다.
도 4는 비디오 인덱싱 및 검색 시스템이다. 비디오 동영상(71)으로부터 장면 전환의 편집 과정을 마친 후에 각 장면(72)들은 장면의 시작 및 끝 프레임(74)이 데이터 베이스화(73) 되어 있는데, 이를 비디오의 파일의 손색없이 논리적 구조화(75)로 생성하는데 있어서, 기존의 방법에서는 하나의 비디오 동영상을 수많은 파일로 나누어서 각각의 파일을 사용자에게 서비스하는 형식으로 파일의 혼잡성 및 데이터 베이스가 복잡해지는 어려움을 갖고 있었다. 본 발명에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 하나의 커다란 비디오 동영상 파일은 그대로 유지한 체 각 장면의 정보 즉, 장면의 시작 및 끝 프레임(74)을 가지고 이를 데이터 베이스화하여 사용자(78)의 질의(query)(76)가 있었을 때 각 질의에 맞는 장면들을 새로운 데이터 베이스로 생성(77)시키게 하였다. 즉, 사용자가 다양한 비디오 파일로부터 질의(78)에 맞는 장면들을 찾은 후에 이들을 새로운 데이터 베이스로 만들어 자신의 취향에 맞는 비디오로 생성(77)할 수 있는 것이다. 이런 과정 속에서 여러 비디오 동영상은 그대로 유지한 채 각 비디오의 각 장면들만을 논리적으로 연결한 데이터 베이스를 구축하는 것이다.
이상에서와 같이 본 발명의 비디오 편집 및 검색 시스템은 영상과 비디오를 서비스 대상으로 하는 방송 산업의 자동화를 현실화할 것이며, 나아가서는 멀티미디어 데이터베이스를 기반으로 하는 주문형 비디오, 인터넷 TV, 인터넷 영화와 같은 통신 서비스 분야의 연구 활성화를 유도할 것이다.

Claims (7)

  1. 비디오 카메라나 비디오 테잎 혹은 직접적인 동영상 파일로부터 저장된 비디오(10)를 캡춰 장치를 통해서 AVI 및 MPEG파일(20)로 변환하여 저장하고 각 비디오에 맞는 임계치의 설정 및 칼라 히스토그램과 카메라의 정보를 측정하여 얻어진 정보로부터 장면 전환된 키 프레임을 검출하여 영상을 추출하도록 하는 영상 추출 시스템에 있어서, AVI 및 MPEG파일(20)파일을 사용자가 쉽게 편집 처리할 수 있도록 하는 비디오 편집, 검색 시스템에 있어서, 저장된 비디오 동영상 파일로부터 다양한 내용에 적합한 장면 전환을 검출할 수 있도록 여러 알고리즘을 통합 처리하는 알고리즘 통합부(30)와, 각 비디오에 맞는 임계치의 설정 및 비디오물로부터 입력받은 두 프레임 I1, I2(31)의 유사성을 체크하여 급진적인 장면 전환 검출(35)을 위해 CHI-SQUARE와 NTSC의 곱을 이용한 알고리즘과 템플릿 매칭 알고리즘을 이용한 칼라 히스토그램과 카메라의 정보를 측정하는 설정 및 측정부(40)와, 얻어진 정보로부터 장면 전환된 키 프레임을 검출하며 잘못 추출된 키 프레임을 삭제하고, 얻지 못한 키 프레임을 삽입하는 장면변환 검출, 삽입 및 삭제부(50)와, 추출되어진 키 프레임들로부터 날짜, 분야, 세부사항, 캡션 등의 내용을 컴퓨터시스템의 입력장치를 통해 삽입하여 인덱싱하는 비디오 인덱싱부(60)와, 인덱싱 되어진 각 항목들을 원 비디오 동영상은 변경없이 프레임들의 정보만을 논리적으로 데이터 베이스화 하여 각 장면들의 프레임간의 구조를 논리적으로 유기화하는 논리적 데이터 베이스부(70)와, 논리적인 데이터 베이스부(70)로부터 영역선택 및 즐겨 찾기를 통해서 사용자의 취향에 맞는 브라우저를 제공하는 검색 브라우저(80)로 구성함을 특징으로 하는 비디오 편집 및 검색 시스템.
  2. 각 비디오에 맞는 임계치의 설정 및 비디오물로부터 입력받은 두 프레임 I1, I2(31)의 유사성을 체크하여 급진적인 장면 전환 검출(35)을 위해 CHI-SQUARE와 NTSC의 곱을 이용한 알고리즘과 템플릿 매칭 알고리즘을 이용한 칼라 히스토그램과 카메라의 정보를 측정함으로써, 다양한 비디오 소스들의 급진적인 장면 변환과 점진적인 장면 변환 프레임을 추출하되, 오류로 인한 잘못 추출된 키 프레임의 삭제 및 추출되지 못한 프레임의 삽입을 수행하여 추출된 하나의 비디오 소스를 위한 데이터베이스를 생성할 때 원 소스는 그대로 유지한 체 논리적인 구조만 데이터 베이스화하여 제공함을 특징으로 하는 비디오 편집 및 검색 방법.
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