KR200217878Y1 - Video editing, searching equipment - Google Patents

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KR200217878Y1
KR200217878Y1 KR2020000029755U KR20000029755U KR200217878Y1 KR 200217878 Y1 KR200217878 Y1 KR 200217878Y1 KR 2020000029755 U KR2020000029755 U KR 2020000029755U KR 20000029755 U KR20000029755 U KR 20000029755U KR 200217878 Y1 KR200217878 Y1 KR 200217878Y1
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김성균
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주식회사네트플러스
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Abstract

본 고안은 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 장치에 관한 것이다.The present invention facilitates the selection of algorithms for radical scene transformation and progressive scene transformation of various video sources, and maintains the original structure when creating a database for one video source. The present invention relates to a video editing and retrieval apparatus that can be managed in a database by efficiently managing them in a database.

이를 위한 본 고안은 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.The present invention for this purpose is to detect the transitions suitable for a variety of content from the AVI and MPEG files to convert the video stored in the video camera, video tape or direct video file to a video file through the capture device and to process the video file Algorithm integrator that integrates multiple algorithms for processing, setting and measuring unit for setting threshold and color histogram and camera information for each video, and detecting wrongly extracted scene frame key frame A scene transition detection, insertion, and deletion unit for deleting keyframes and inserting keyframes not obtained; a video indexing unit for inserting and indexing contents such as date, field, detail, and captions from extracted keyframes; Each video that is indexed is the original video without change A search browser that provides a browser that suits the user's taste by selecting a database from the logical database unit and logically organizing the structure between frames of each scene by logically databaseting only the information of the frames. It is characterized by the configuration.

Description

비디오 편집, 검색 장치 {Video editing, searching equipment}Video editing, searching equipment

본 고안은 비디오 편집, 검색 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a video editing, retrieval apparatus.

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.Recently, due to the development of hardware and software and user's demand, multimedia technology has been actively improved. In particular, video is a very demanding database for storing, managing, and retrieving data due to its own huge data, and research on the construction of a content-based multimedia database is being actively conducted.

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.There are quite a few methods for algorithms for scene transitions. Histogram (HISTOGRAM) method using image (frame: minimum unit of video material) and image difference, method using edge, method using wavelet, method using pixel, etc. The method used is the color histogram. In the color model, the CMYK color model, the YIQ color model, and the HSI color model are used in the general R, G, and B color models.

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.In the method using a color histogram, there are many differences depending on each source video, it is very sensitive to the movement and noise of an object, and has a very difficult problem in applying a threshold. A database is essential for storing a lot of video data. However, in the related art, video data is separated into files and the linkage of each file is complicated.

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.In particular, the methods for segmenting a scene (sequence of consecutive tits of one main object) have a problem that it is difficult to extract a scene segment frame from various video files on a problem domain using only one algorithm. There is a situation.

본 고안의 목적은 효율적으로 비디오 편집 장치을 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.The purpose of the present invention is to integrate various algorithms for efficiently constructing a video editing device and to provide instant and frequent threshold setting, easy insertion and deletion of scene frames, construction of a logical database, and retrieval of video according to user's taste. It is.

본 고안은 비디오 편집 장치을 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.The present invention facilitates the selection of algorithms for the radical scene transformation and progressive scene transformation of various video sources to build a video editing device, and the original source is intact when creating a database for one video source. The technical challenge is to make only the logical structure maintained in a database so that it can be efficiently managed in terms of utilization and structure.

상기 과제를 달성하기 위한 본 고안은 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 장치를 구축하여 사용자 질의에 따른 검색 장치를 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 프로파일을 관리 할 수 있도록 함을 특징으로 한다.The present invention for achieving the above object is, first, select and use the most efficient algorithm by applying a number of presented algorithms. The threshold for algorithm selection can be manually modified and applied immediately. In addition, due to the limitation of the algorithm, the limitation of the existing algorithm is solved by using an additional insertion of a scene frame that is not extracted and a deletion function of an incorrectly extracted scene frame. Second, we extract the motion vector and affine parameters of the video to measure the dissolving and wipe scenes that are problematic in progressive scene segmentation. The camera analysis technique applied to segmentation is introduced. Third, a video database device was constructed by generating a logical pointer without modifying the video image of the original source, and presented a search device according to a user query. Fourthly, it provides a function to create and manage a user's specific file with a bundle of logical pointers to request scenes. It is characterized by.

이와 같은 본 고안은 비디오 편집 장치의 편리함과 사용자의 요구와 취향에 맞는 응답을 통해서 효과적으로 비디오의 장면 분할 및 검색 장치의 효율을 높인다.The present invention effectively increases the efficiency of the scene segmentation and retrieval apparatus of the video through the convenience of the video editing apparatus and the response to the user's needs and tastes.

도 1은 비디오 편집 및 검색 장치의 전체적인 구성도1 is an overall configuration diagram of a video editing and retrieval apparatus

도 2는 본 고안에 따른 비디오의 급진적 및 점진적인 장면전환 방법에 대한 통합 알고리즘2 is an integrated algorithm for a radical and gradual scene change method of video according to the present invention.

도 3은 본 고안에 따른 비디오 편집을 위한 삽입, 삭제 및 임계치 설정 그리고, 카메라 정보의 측정 화면 흐름도3 is a flow chart of insertion, deletion, threshold setting, and camera information measurement for video editing according to the present invention.

도 4는 본 고안에 따른 사용자의 검색 및 논리적 데이터베이스 구축 흐름도4 is a flowchart of a user's search and logical database construction according to the present invention.

< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the reference numerals for the main parts of the drawings>

10 : 비디오 동영상 입력장치 20 : AVI 및 MPEG 비디오10: Video input device 20: AVI and MPEG video

30 : 장면 전환을 위한 알고리즘 통합부30: Algorithm integration unit for scene change

40 : 임계치 설정, 칼라 히스토그램 및 카메라 측정부40: threshold setting, color histogram and camera measurement unit

50 : 장면 전환 검출, 추출된 키프레임의 삽입, 삭제부50: scene change detection, insertion, deletion of extracted keyframes

60 : 비디오 인덱싱부60: video indexing unit

70 : 논리적 데이터 베이스부70: logical database portion

80 : 검색 브라우저 90 : 사용자80: search browser 90: users

본 고안은 (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.The present invention is designed to (1) integrate several algorithms suitable for various video moving images, (2) measure camera motion of motion vectors and affine coefficients, and (3) to detect falsely detected scene frames to overcome errors in extracted scene transform frames. To delete, insert scene frames not detected, (4) to build a logical database of the transition frame and annotation without changing the original video movie, (5) to provide a video search according to the user's taste effectively.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 고안을 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 고안을 위한 비디오 편집 및 검색 장치의 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 고안에 따른 사용자의 검색 및 논리적 데이터베이스 구축을 위한 흐름도 이다.1 is an overall configuration diagram of a video editing and retrieval apparatus according to the present invention, FIG. 2 is an integrated algorithm for detecting a frame of each video moving image and a progressive scene change and a radical scene change, and FIG. 3 is extracted. 4 is a flowchart for inserting, deleting a scene change frame, camera movement, affine parameters, and threshold correction. FIG. 4 is a flowchart for searching and building a logical database of a user according to the present invention.

도 1은 비디오 편집 및 검색 장치의 전체적인 동작을 설명하기 위한 도면으로서, 비디오 카메라나 비디오 테잎 혹은 직접적인 동영상 파일로부터 저장된 비디오(10)를 캡춰 장치를 통해서 동영상 파일로 변환하여 저장 처리하는 AVI 및 MPEG파일(20)과, 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 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 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.1 is a view for explaining the overall operation of the video editing and retrieval device, an AVI and MPEG file that converts the video 10 stored from a video camera, video tape or direct video file to a video file through the capture device and processing 20, an algorithm integrator 30 for integrating various algorithms to detect scene transitions suitable for various contents from the stored video image file, and setting of threshold values and color histograms and camera information for each video. Scene to detect the setting and measurement unit 40 to measure and to detect a key frame (key frame (representative frame representing a tit)) which has been switched from the obtained information, to delete a key frame which is incorrectly extracted, and to insert a key frame not obtained. Transform detection, insertion and deletion unit 50, date (year, month, day, hour), field (de) from extracted key frames The video indexing unit 60 inserts and indexes contents such as e.g. shows, news, comedy, sports), details, and captions (subtitles), and the original video video of each indexed item is logically divided into only the information of frames. Searching to provide a browser suitable for the user's taste through region selection and favorites from the logical database unit 70 and the logical database unit 70 which logically organicizes the structure between frames of the scenes. It consists of a browser 80. In the figure, the user 90 may search for a video video by using the search browser 80.

도 2는 본 고안에 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.FIG. 2 is an integrated algorithm for detecting key frames through scene transitions received from various (news, drama, show, sports, comedy, etc.) video files according to the present invention. , Check the similarity of I 2 (31). The algorithm used to use the color histogram calculation 32 for the radical scene change detection 35 uses an algorithm using a product of CHI-SQUARE and NTSC, a template matching algorithm, and the like. Cut in the drawing refers to a scene change point corresponding to a boundary between a scene and a scene as a cut.

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.HSI color model is used for gradual scene change detection 36 and various functions according to H, S, and I are used. The following equation is used to detect gradual scene effects of FADE and dissolve.

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. That is, the scene transition detection 33 of the fade means that the closer the proportional value of the contrast for the two frames is closer to 1 (-1), the more likely it is to fade in (out). Is the difference between The absolute value of the contrast is shown. The formula (34) of the dissolve is as follows.

로서 1에 근접할수록 디졸브일 확률이 높으며, As closer to 1, the probability of dissolve is higher.

는 색상,채도,명도의 차이를 나타낸다. Indicates the difference in hue, saturation and brightness.

도 3은 본 고안을 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.3 is a diagram for obtaining a scene change detection 45 and an insertion 48, deletion 49, correction of a threshold 46, and information measurement 44 of a camera for the present invention. That is, the motion vector of the camera is extracted (42) from the image input signal 41, and the time motion indexes (Ft-1) of the X and Y axes of the extracted motion vectors, and the time motion indexes of the X and Y axes ( After extracting the feature (43) between the Ft), the scene change detection 45 is performed through the inference 44 considering the operation of the camera, and the manual editing of the threshold for the algorithm selection is performed immediately. 47). The equation for extracting the motion vector 42 of the camera is as follows.

또한, 어파인(Affine) 계수를 계산하는 식은 다음과 같다.In addition, the formula for calculating the Affine coefficient is as follows.

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. Where a 1 is the magnification factor about the x-axis, a 2 is the rotation factor about the x-axis, a 3 is the movement factor about the x-axis, a 4 is the rotation factor about the y-axis, and a 5 is the y-axis The magnification factor for a, a 6, is the coefficient of motion for the y axis. After a scene change is detected 45, a frame that is recognized as an error frame through editor's interaction through an extracted key frame can be deleted 49 and a key frame could not be extracted due to an algorithmic problem. In this case, since the keyframe can be directly extracted through the insertion 48, the existing keyframe can not be found or the problem of the keyframe found by the error can be eliminated.

도 4는 비디오 인덱싱 및 검색 장치이다. 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 고안에서는 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.4 is a video indexing and retrieval apparatus. After completing the editing process of the transition from the video movie 71, each scene 72 has a database 73 of start and end frames 74 of the scene, which is logically structured without compromising the file of the video. In the conventional method, the video congestion and the database are complicated in the form of dividing one video into many files and serving each file to a user. In order to solve this problem, in the present invention, the information of each scene, which is one large video image file, is kept as it is. When (76) was present, the scenes for each query were created (77) in a new database. That is, after the user finds scenes that match the query 78 from various video files, they can be made into a new database and generated (77) into a video according to their taste. In this process, the database is constructed by logically connecting only the scenes of each video while maintaining the multiple video images.

이상에서와 같이 본 고안의 비디오 편집 및 검색 장치는 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.As described above, the video editing and retrieval apparatus of the present invention will realize the automation of the broadcasting industry that targets images and videos, and furthermore, communication services such as video-on-demand, Internet TV, and Internet movies based on a multimedia database. Will stimulate research in the field.

Claims (1)

비디오 카메라나 비디오 테잎 혹은 직접적인 동영상 파일로부터 저장된 비디오(10)를 캡춰 장치를 통해서 동영상 파일로 변환하여 저장 처리하는 AVI 및 MPEG파일(20)과, 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 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 삽입하여 인덱싱 하는 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 데이터베이스부(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, 검색 장치.AVI and MPEG files 20 converting and storing video 10 stored from video cameras, video tapes, or direct video files into video files through capture devices, and scene changes suitable for various contents are detected from the stored video video files. Algorithm integration unit 30 for integrating and processing various algorithms, setting and measuring unit 40 for measuring threshold values and color histograms and camera information for each video, and scene-transformed keys from the obtained information. Scene transition detection, insertion, and deletion unit 50 for detecting frames, deleting wrongly extracted key frames, and inserting key frames not obtained, and contents of date, field, details, and captions from extracted key frames. The video indexing unit 60 inserts and indexes the indexed video, and the original video image of each of the indexed items is not changed. Logical database unit 70 which logically database only the information of frames to logically organize the structure between frames of scenes, and a browser suitable for a user's taste through selection and favorites from the logical database unit 70. A video editing and retrieval apparatus comprising a search browser (80) providing a.
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