KR20070058955A - 특징 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치 - Google Patents

특징 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20070058955A
KR20070058955A KR1020060066904A KR20060066904A KR20070058955A KR 20070058955 A KR20070058955 A KR 20070058955A KR 1020060066904 A KR1020060066904 A KR 1020060066904A KR 20060066904 A KR20060066904 A KR 20060066904A KR 20070058955 A KR20070058955 A KR 20070058955A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
feature
difference
scene
correction
Prior art date
Application number
KR1020060066904A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100817989B1 (ko
Inventor
마사오 시라이시
야스유끼 오오끼
마사루 이가와
Original Assignee
가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼 filed Critical 가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼
Publication of KR20070058955A publication Critical patent/KR20070058955A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100817989B1 publication Critical patent/KR100817989B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/02—Editing, e.g. varying the order of information signals recorded on, or reproduced from, record carriers
    • G11B27/031—Electronic editing of digitised analogue information signals, e.g. audio or video signals
    • G11B27/034—Electronic editing of digitised analogue information signals, e.g. audio or video signals on discs
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
    • G11B27/19—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier
    • G11B27/28—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier by using information signals recorded by the same method as the main recording
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/02—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for colour television signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/478—Supplemental services, e.g. displaying phone caller identification, shopping application
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/147—Scene change detection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
    • H04N5/91—Television signal processing therefor
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
    • H04N5/91—Television signal processing therefor
    • H04N5/92—Transformation of the television signal for recording, e.g. modulation, frequency changing; Inverse transformation for playback

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Television Signal Processing For Recording (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

위험 영상 수정의 지침으로서 올바르게 수정된 영상의 수정 방법을 파악하기 위해, 수정 영상으로부터 영상의 수정 방법을 검출하고, 위험 영상 수정의 지침을 수정자에게 제시하기 위해, 과거의 수정 방법을 적용한 영상의 수정안을 제시하는 것을 본 발명의 목적으로 하고 있다. 상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 이하의 구성을 취한다. 수정 전의 위험 영상 데이터(1110)와 수정 후 영상 데이터(1140)에 대하여, 영상의 신마다 신의 특징을 나타내는 신 특징량을 산출하고, 각각의 영상의 신 특징량의 시계열의 배열(1420, 1430)을 비교함으로써 신 구성의 수정 방법(1150)을 검출한다.
서브리미널 영상, 신, 특징량, 데이터베이스

Description

특징 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치{CHARACTERISTIC IMAGE DETECTION METHOD, IMAGE DIFFERENCE DETECTION METHOD AND APPARATUS}
도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 상위 검출 장치에 의해 얻어진 과거의 수정 방법을 적용하여 위험 영상의 수정안을 제시하는 위험 영상 검출 시스템의 기능 구성 및 처리를 도시하는 블록도.
도 2는, 수정한 영상의 재검사에서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 상위 검출 장치에 의해 수정 방법을 검출하여 사례로서 축적하는 위험 영상 검출 시스템의 기능 구성 및 처리를 도시하는 블록도.
도 3은, 영상 차이 검출부의 기능 구성 및 처리를 도시하는 블록도.
도 4는, 수정 방법을 검출하는 처리에서의 영상 특징량과 신 특징량의 관계를 설명하는 도면.
도 5는, 수정 방법의 검출의 매칭 처리에서의 비교원 신 특징량 열과 비교처 신 특징량 열의 관계를 도시하는 도면.
도 6은, 도 1에서의 수정안 생성부에서의 처리의 개요를 설명하는 도면.
도 7은, 도 1, 도 2에 도시하는 위험 영상 검출 단말기 하드웨어 구성을 도시하는 블록도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1110 : 수정 전 영상 데이터
1140 : 수정 후 영상 데이터
1300 : 영상 특징량 산출부
1310 : 신 특징량 산출부
1320 : 신 특징량 비교부
[특허 문헌1] 미국 특허 6, 937, 674호 공보
본 발명은, 소정의 조건을 충족시키는 특징 영상에 대하여, 그 수정을 행하기 위한 기술에 관한 것이다. 본 발명에는, 수정을 위한 특수 영상의 검출 기술도 포함된다. 또한, 특수 영상에는, 인체에 해를 끼칠 가능성이 있는(harmful) 위험 영상도 포함된다. 그 때문에, 본 발명은, 위험 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히, 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출하여 영상의 상위를 검출하는 위험 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치에 관한 것이다. 또한, 위험 영상에는, 점멸 영상(flash), 고속의 신 변화(rapidly changing image sequences), 서브리미널 영상(subliminal image) 등이 포함된다.
영상의 편집에서는, 특징 영상을 삭제하거나 수정하거나 하는 등 편집하는 것이 필요하다. 특히, 위험 화상에 관해서는, 이하의 이유에 의해, 그 필요성이 있다. 일반적으로, 동화상 등의 영상에 포함되는 단시간에 명멸을 반복하는 플리커(flicker) 영상이나, 사람이 인식할 수 없을 정도의 단시간의 화상을 삽입하는 서브리미널 영상 등의 영상은, 인체에 해를 끼칠 가능성이 있는 것을 알고 있다. 이러한 영상의 인체에의 영향 정도는, 개인차가 있어, 동일한 영상을 시청해도 영향이 있는 사람과 영향이 없는 사람이 있다. 또한, 이 영향은, 영상의 시청 환경에 의해서도 변한다고 알려져 있으며, 시청자와 영상 모니터와의 위치 관계나, 시청하는 장소의 밝기의 상태에도 관계가 있다.
텔레비전 방송 등의 불특정 다수의 사람이 시청하는 영상에 전술한 바와 같은 영상이 들어가면 그 영향 범위는 매우 커서, 영상 제공자측의 사회적 책임이 요구될 가능성이 있다. 이 때문에, 방송국 등의 불특정 다수에게 영상을 제공하는 영상 제공자는, 영상을 제공하기 전에 이러한 위험 영상이 들어가 있지 않은지를 사전에 체크하여 검출하고 있다. 또한, 방송 사업자를 회원으로 하는 일본 민간 방송 연맹에서는, 이러한 위험 영상의 가이드 라인을 책정하고 있다.
위험 영상의 일례에서는, 단시간(수 프레임~수 초) 사이의 영상 변화이기 때문에, 눈으로는 충분히 체크하는 것이 어렵고, 또한, 눈으로 체크한 경우에는, 검사하는 사람의 주관이 들어가게 될 위험성이 있다. 위험 영상의 영향은, 시청측의 환경에도 의존하기 때문에, 검사의 환경에서 문제가 없는 영상이라고 판정한 경우에도, 실제의 시청의 조건에 따라서는 영향을 끼칠 가능성도 있다.
이 때문에, 위험 영상의 검사를 기계적으로 행하는 방법에 관한 종래 기술이, 예를 들면, 특허 문헌1에 기재되어 있다. 이 종래 기술은, 영상의 점멸 장면 을 검출하여, 검출 결과로서 검출 시의 특징량(features)과 검출 부위의 정지 화상을 제시한다고 하는 것이다.
전술한 종래 기술은, 위험 영상의 기계적인 검출을 행할 수 있다는 것일 뿐, 검출된 위험 영상을 어떻게 수정하면 되는지의 지침이 없기 때문에, 검출된 위험 영상에 대하여 어떠한 수정을 행하면 될지 알지 못한다고 하는 문제점을 가지고 있다. 이 때문에, 검사 결과를 영상 제작자에게 제대로 전달할 수 없어, 영상 제작자에 의한 수정 영상이 재차 위험 영상으로서 검출되게 된다. 특히, 텔레비전 방송의 경우에는, 위험 영상의 검사자는 방송국이고, 영상의 수정자는 영상 프로덕션이라는 식으로, 검사와 수정이 서로 다른 조직, 사람에 의해 행해지는 일이 많아, 전술한 바와 같은 문제가 많이 발생하고 있다.
전술한 바와 같은 문제를 해결하기 위해, 위험 영상 수정의 지침으로서, 과거에 마찬가지의 이유로 수정하여 문제가 없다고 판정된 수정 방법을 활용하는 것을 생각할 수 있다. 이 경우, 영상의 수정 방법을 축적하기 위해 수정된 영상의 수정 방법을 파악해야만 한다. 그러나, 영상 수정자로부터 수정된 영상만이 전달되는 경우나, 또한, 수정자로부터 수정 방법이 전달된 경우에도, 전달된 수정 방법이 옳다는 것을 보증하는 방법이 없기 때문에, 영상 수정 방법을 올바르게 파악할 수 없다고 하는 문제를 발생시키게 된다.
본 발명의 목적은, 전술한 문제점을 감안하여, 위험 영상을 포함하는 특징 영상의 수정의 지침으로서 올바르게 수정된 영상의 수정 방법을 파악하기 위해, 수 정 영상으로부터 영상의 수정 방법을 검출하고, 특징 영상 수정의 지침을 수정자에게 제시하기 위해, 과거의 수정 방법을 적용한 영상의 수정안을 제시하는 것을 가능하게 하는 데 있다.
상기한 목적은, 이하의 구성으로 실현된다. 미리 특징 영상(혹은 이것을 포함하는 영상)과 그것에 대하여 편집을 실시한 편집 영상을 대응지어 데이터베이스에 기억해 놓고, 현재의 편집 대상(혹은 검사 대상)의 영상이 특징 영상이라고 검지한 경우, 데이터베이스로부터 현재의 편집 대상에 「유사」한 특징 영상을 데이터 베이스로부터 검색하고, 검색된 특징 영상에 대응하는 편집 영상의 편집 내용을 특정하고, 이것을 이용자에게 제시하는 것이다. 여기서, 편집 내용은, 검색된 특징 영상과 이것에 대응하는 편집 영상을 비교하여 특정해도 된다. 또한, 데이터베이스에는, 특징 영상과 편집 내용을 대응지어 저장해 놓고, 검색된 특징 영상에 대응하여 저장된 편집 내용을 특정해도 된다.
또한, 「유사」란, 서로 소정의 관계를 갖는 것으로서, 소정의 관계의 구체적인 내용에 대해서는, 실시예에 기재한 바와 같은 것을 포함한다. 또한, 본 발명의 일 양태로서, 위험 영상을 대상으로 한 것으로서, 이하의 것이 있다. 본 발명에 따르면 상기 목적은, 위험 영상을 검출하여 검출 결과를 제시하는 위험 영상 검출 방법으로서, 과거의 위험 영상에 대한 수정 사례를 저장한 데이터베이스를 구비하고, 입력된 검사 대상 영상에 위험 영상이 포함되어 있는지의 여부를 검출하여, 위험 영상이 포함되어 있었던 경우, 검출된 위험 영상의 위험 이유를 키로 하여 상 기 데이터베이스를 검색하여 수정 사례를 취득하고, 영상의 위험 부위에 수정 사례를 적용하여 수정안을 작성하고, 상기 검출된 위험 영상의 위험 이유, 위험 부위 및 수정안을 상기 위험 영상의 수정을 위해 출력함으로써 달성된다.
또한, 상기 목적은, 위험 영상을 검출하여 검출 결과를 제시하는 위험 영상 검출 방법으로서, 과거의 위험 영상에 대한 수정 사례를 저장한 데이터베이스와, 영상 차이 검출 수단을 구비하고, 위험 영상에 대한 수정을 행한 후의 영상을 검사 대상 영상으로서 입력하고, 이 영상에 위험 영상이 포함되어 있는지의 여부를 검출하여, 위험 영상이 포함되어 있지 않았던 경우, 상기 영상 차이 검출 수단은, 수정 전의 영상과 수정 후의 영상에 대하여 신 내의 프레임 화상의 특징량을 바탕으로 한 신 특징량을 산출하고, 2개의 영상 각각의 신 특징량의 시계열의 배열을 비교하여, 신 특징량의 배열의 차이로부터 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출하여 수정 방법을 검출하고, 상기 데이터베이스에 저장함으로써 달성된다.
또한, 상기 목적은, 각각이 복수의 신으로 구성되는 2개의 영상의 상위를 검출하는 영상 상위 검출 방법으로서, 2개의 영상의 신 내의 프레임 화상의 특징량을 바탕으로 한 신 특징량을 산출하고, 2개의 영상 각각의 신 특징량의 시계열의 배열을 비교하여, 신 특징량의 배열의 차이로부터 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출함으로써 달성된다.
이하, 본 발명을 위험 영상에 적용한, 위험 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치의 실시예를 도면에 의해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 상위 검출 장치에 의해 얻어진 과 거의 수정 방법을 적용하여 위험 영상의 수정안을 제시하는 위험 영상 검출 시스템의 기능 구성 및 처리를 도시하는 블록도이다. 도 1에서, 참조 부호 1000은 플리커 서브리미널 영상 검출부, 참조 부호 1010은 수정 사례 검색부, 참조 부호 1020은 수정안 생성부, 참조 부호 1030은 검출 결과 제시부, 참조 부호 1100은 검출 결과 데이터, 참조 부호 1110은 위험 영상 데이터, 참조 부호 1120은 수정 방법, 참조 부호 1130은 수정 후보 영상, 참조 부호 1160은 위험 부위, 참조 부호 1170은 위험 이유, 참조 부호 1200은 영상 제작자, 참조 부호 1210은 검사 대상 영상, 참조 부호 2000은 위험 영상 검출 단말기, 참조 부호 2200은 수정 사례 DB이다. 여기서, 위험 영상 검출 단말기(2000)는, 소위 컴퓨터로 실현된다. 그리고, 구성 요소인 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000), 수정 사례 검색부(1010),수정안 생성부(1020) 및 검출 결과 제시부(1030)는, 프로그램에 따라서 처리를 실행하는 프로세서(CPU)로서 실현 가능하다. 또한, 위험 영상 검출 단말기(2000)는, 상기한 프로세서나 도시하지 않은 프로그램을 기억하는 기억 장치, 메모리 등으로 구성해도 된다.
도 1에 도시하는 위험 영상 검출 단말기(2000)는, 영상 제작자(1200)가 제작한 검사 대상 영상(1210)으로부터 위험 영상을 검출하고, 과거의 수정 사례로부터 수정안을 작성하여 영상 제작자(1200)로 되돌리기까지의 처리에 필요한 기능을 갖는 것으로서 도시하고 있다. 이 위험 영상 검출 단말기(2000)는, 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000), 수정 사례 검색부(1010), 수정안 생성부(1020), 검출 결과 제시부(1030), 영상 데이터 시간 보관 영역, 수정 사례 DB(2200)를 구비하여 구성 되어 있다.
영상 제작자(1200)가 제작하고, 위험 영상 검출 단말기(2000)에 입력되는 검사 대상 영상(1210)은, VTR 테이프 등의 미디어에 기록되어 있는 경우도 있으며, MPEG 등의 파일 형식으로 표현되는 경우도 있다. VTR 테이프인 경우, 검사 대상 영상(1210)은, VTR 덱으로 테이프를 재생하여 위험 영상 검출 단말기(2000)에 입력된다. 또한, 검사 대상 영상(1210)이 파일 형식으로 구성되는 것이면, 검사 대상 영상(1210)은, 그 형식대로 위험 영상 검출 단말기(2000)에 입력되도록 구성해도 된다.
위험 영상 검출 단말기(2000)의 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)는, 입력된 검사 대상 영상에 대하여, 단시간 내에 반복되는 영상의 명멸이나 사람이 의식할 수 없을 정도의 단시간에서의 화상의 삽입을 검출한다. 이 검출은, 미리 명멸 등의 기준을 기억해 놓고, 이것과 검사 대상 영상을 비교하여, 기준을 충족시키는 경우에, 삽입이 있다고 판정해도 된다. 또한, 전술한 종래 기술을 이용하여 검출해도 된다. 이들은, 인체에 악영향을 끼칠 가능성이 있는 영상이다. 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)는, 검출 결과로서, 영상의 위험 부위(1160)와 위험 이유(1170)를 합친 검출 결과 데이터(1100)를 출력한다.
위험 부위(1160)는, 영상의 위치를 나타내는 시간 데이터(time stamp)이다. 이 시간 데이터는, 영상의 수록 미디어 혹은 영상 파일에 타임 코드 정보가 부여되어 있는 경우, 그 타임 코드 값으로 되고, 또한, 타임 코드 정보가 없는 경우, 영상의 선두로부터의 경과 시간으로 된다. 예를 들면, 영상의 선두로부터 10분 후의 부위를 나타내는 경우, 「00:1O:00:0O」이라는 값으로 된다. 이들은, 영상의 위치를 일의로 나타낼 수 있는 값이다.
위험 이유(1170)는, 위험 영상으로서 검출한 요인을 나타내는 데이터이다. 이 데이터에는, 위험 영상이 플리커 영상이면 「명멸 구간의 시간 길이, 휘도(luminance) 변화의 비율(%), 휘도 변화의 횟수, 색 성분, 명멸을 일으키고 있는 화면 상의 부위」의 각 정보가 포함되고, 또한, 위험 영상이 서브리미널 영상이면「서브리미널 화상 삽입의 시간 길이, 서브리미널 화상의 화면 상의 부위」의 각 정보(요인)가 포함된다.
여기서, 각 요원 모두가 수정 사례 DB(2200)에 저장된 위험 이유의 각 요인과 「유사」하거나 혹은 일정 수 이상의 요인과 「유사」한 경우, 영상으로서 「유사」하다고 판정해도 된다.
또한, 각 요인의 「유사」를, 검사 대상 영상(1210)과 수정 사례 DB(2200)에 저장된 위험 이유의 각 요인의 차분이 일정 범위 내인 경우에 「유사」하다고 판정해도 되고, 이하와 같이 각 요인과 「유사」하다고 판정해도 된다.
·명멸 구간의 시간 길이:검사 대상 영상(1210)이 일정 범위 내에서 시간 길이가 더 길다(포함하는 동일한 시간)
·휘도 변화의 비율(%):검사 대상 영상(1210)이 변화의 비율이 일정 범위 내에서 더 크다(포함하는 동일한 비율)
·휘도 변화의 횟수:검사 대상 영상(1210)이 일정 범위 내에서 횟수가 더 많다(포함하는 동일한 횟수)
·색 성분:검사 대상 영상(1210)이, 보다 위험색에 색상이 더 가깝다(포함하는 동일한 색상)
·명멸을 일으키고 있는 화면 상의 부위:화면 상에서, 검사 대상 영상(1210)이 중앙부에 보다 더 가깝다(포함하는 동일한 부위)
또한, 각 요소에 대해, 각각 수정 사례 DB(2200)에 저장된 위험 이유의 각 요인과 비교하여 검색을 행해도 된다. 또한, 이하와 같이 비교를 행해도 된다. 그것은, 제1 요인에 대해, 「유사」한 위험 이유(의 위험 영상)를 검색하고, 검색된 위험 이유 중, 제2 요인이 「유사」한 것을 검색한다. 이것을 제3 요인 등과 이와 같은 추려내기 처리를 반복하여 실행함으로써, 모든 요인이 「유사」한 것이나 소정의 요인이 「유사」한 것을 특정한다.
플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)는, 검출 결과 데이터(1100)를 영상 데이터 시간 보관 영역에 기록함과 함께, 수정 사례 검색부(1010)에 전달한다. 또한, 위험 영상의 검출 처리에서는, 검출을 위해 입력된 영상의 위험이 검출된 위험 영상 데이터(1110)를 영상 데이터 시간 보관 영역에 기록한다. 이 영상 데이터(1110)는, 영상의 해상도·비트 레이트를 축소한 프록시 영상으로서 생성하여 기록된다.
수정 사례 검색부(1010)는, 검출 결과 데이터(1100)를 수취하면, 검출 결과 데이터(1100)의 위험 이유(1170)를 검색 키로 하여, 수정 사례 DB(2200)로부터 과거에 유사한 위험 이유에 의한 수정 사례가 있는지의 여부를 검색한다. 수정 사례 검색부(1010)는, 유사의 위험 이유에 의한 수정 사례가 있는 경우, 그것에 대응하 는 수정 방법(1120)을 취득한다. 수정 방법(1120)에는, 신 구성의 변경이나 신에 대한 편집 효과(edit effect)의 변경의 정보가 포함되어 있다. 수정 방법(1120)의 데이터 구조의 상세 내용에 대해서는 후술한다. 과거의 수정 방법(1120)은, 검출한 위험 이유(1170)에 가장 유사한 이유에 대응하는 수정 방법을 1건만 취득하도록 해도 되고, 또한, 위험 이유의 유사도에 기초하여 임의의 임계값 내의 유사성을 갖는 이유에 대응하는 수정 방법을 복수건 취득해도 된다. 수정 사례 검색부(1010)는, 검출 결과 데이터(1100)와 수정 방법(1120)을 수정안 생성부(1020)에 전달한다.
수정안 생성부(1020)는, 영상 데이터 일시 보관 영역으로부터 영상 데이터(1110)를 취득하고, 위험 부위(1160)로 나타나는 영상의 부위에 대하여 수정 방법(1120)으로 나타나는 내용에 따라 신 구성의 변경, 또는, 신에 대한 편집 효과의 변경을 실시하여, 수정 후보 영상(1130)을 생성한다. 이 처리의 상세 내용에 대해서는 후술한다. 수정안 생성부(1020)는, 검출 결과 데이터(1100)와 수정 후보 영상(1130)을 검출 결과 제시부(1030)로 전달한다.
검출 결과 제시부(1030)는, 위험 영상의 검출 결과로서 위험 부위(1160), 위험 이유(1170), 수정 후보 영상(1130)을 위험 영상 검출 단말기(2000)의 모니터 상에 표시한다. 또한, 데이터 파일로서 이들 데이터를 출력한다.
입력된 검사 대상 영상(1210)에, 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)에서 위험 영상이 검출되지 않았던 경우, 수정 사례 검색부(1010), 수정안 생성부(1020)에서의 처리를 행하지 않고, 검출 결과 제시부(1030)에서 검출되지 않았던 취지의 표시를 행한다. 검사에 패스한 검사 대상 영상(1210)은, 수정하지 않고 각각의 이용이 행해진다. 방송용 영상이면 방송에 이용된다.
입력된 검사 대상 영상(1210)으로부터 위험 영상이 검출된 경우, 검사자는, 검출 결과 제시부(1030)에서 출력한 검출 결과 데이터(1100), 수정 후보 영상(1130)을 영상 제작자(1200)에게 전달한다. 또한, 영상 제작자(1200)에게 전달하는 처리에는, 그것이 기억된 매체를 손으로 전달하는 것 이외에, 네트워크를 통하여 영상 제작자(1200)가 이용하는 처리 장치에 해당 검출 결과 데이터(1100)를 송신하는 구성으로 해도 된다. 영상 제작자(1200)는, 전달받은 내용에 기초하여 영상의 수정 작업을 행한다. 영상의 수정은, 신 구성의 교체, 신의 삽입·삭제, 신 길이의 변경, 명멸하는 휘도의 변경, 명멸 횟수의 변경 등의 영상 편집 처리를 행함으로써 실시된다. 수정한 영상은, 재차 위험 영상의 유무에 대한 검사를 행하게 된다.
도 2는 수정한 영상의 재검사에서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 상위 검출 장치에 의해 수정 방법을 검출하여 사례로서 축적하는 위험 영상 검출 시스템의 기능 구성 및 처리를 도시하는 블록도이다. 도 2에서, 참조 부호 1040은 영상 차이 검출부, 참조 부호 1140은 수정판 영상 데이터, 참조 부호 1150은 수정 방법이며, 다른 부호는 도 1의 경우와 동일하다. 또한, 도 2에 도시하고 있는 영상 차이 검출부(1040)는, 도 1에 도시한 위험 영상 검출 단말기(2000)에 포함되는 것으로, 설명의 형편상, 도 2에는, 영상 상위 검출에 필요한 구성만을 도시하고 있다. 또한, 도 1에서 설명한 것과 마찬가지로, 위험 영상 검출 단말기(2000)는, 프로세서 등을 갖는 컴퓨터로 구성되며, 프로그램에 따라서 각 처리를 실행한다.
도 1에 도시하는 처리로 제시된 검출 결과 데이터(1100)와 수정 후보 영상(1130)에 기초하여 수정된 영상(1220)은, 재차 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)에서 위험 영상의 유무의 검사가 행해진다. 이 검사에서 재차 위험 부위가 검출된 경우, 도 1에 도시하여 설명한 처리를 재차 행하여, 검출 결과 데이터를 영상 제작자(1200)에게 통지하고, 영상의 재수정을 행하게 한다.
플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)에서 위험 부위가 검출되지 않았던 경우, 즉, 수정이 제대로 행해진 경우, 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)는, 도 1에 도시하는 처리와 마찬가지로 검출을 위해 입력된 영상을, 수정판 영상 데이터(1140)로서 영상 데이터 시간 보관 영역에 기록한다. 기록되는 영상 데이터(1140)는, 영상의 해상도·비트 레이트를 축소한 프록시 영상이다. 그 후, 영상 차이 검출부(1040)로 처리가 이행한다.
영상 차이 검출부(1040)는, 수정 후의 영상 데이터인 수정판 영상 데이터(1140)와 수정 전의 영상 데이터(1110)를 비교함으로써, 그 수정 방법을 검출한다. 검출된 수정 방법은, 영상의 수정 방법(1150)으로서 출력된다. 수정 방법(1150)은, 수정 사례 DB(2200)에 위험 이유와 대응지어 기록된다.
도 3은 영상 차이 검출부(1040)의 기능 구성 및 처리를 도시하는 블록도, 도 4는 수정 방법을 검출하는 처리에서의 영상 특징량과 신 특징량의 관계를 설명하는 도면으로서, 다음으로, 영상 차이 검출부(1040)에서의 처리의 상세 내용을 도 3, 도 4를 참조하여 설명한다. 도 3, 도 4에서, 참조 부호 1300은 영상 특징량 산출 부, 참조 부호 1310은 신 특징량 산출부, 참조 부호 1320은 신 특징량 비교부이다.
영상 차이 검출부(1040)는, 영상 특징량 산출부(1300), 신 특징량 산출부(1310), 신 특징량 비교부(1320)를 구비하여 구성되어 있다. 영상 차이 검출부(1040)는, 수정판(후) 영상 데이터(1140)와 수정 전 영상 데이터(1110)가 입력되면, 먼저, 영상 특징량 산출부(1300)가 수정 전 영상 데이터(1110)와 수정 후 영상 데이터(1140)의 각각에 대하여 각 프레임 화상의 특징량인 수정 후 영상 특징량(1410), 수정 전 영상 특징량(1400)을 산출하여 출력한다. 이 특징량은, 도 4에 도시한 바와 같이, 1개의 프레임 화상(1450)마다 대응하여 1개의 특징량(1460)으로서 산출된다. 그 특징량의 시계열의 배열을 영상 특징량이라고 부르며, 이러한 영상 특징량이, 수정 전 영상 데이터(1110)와 수정 후 영상 데이터(1140)에 대응하여 영상 특징량 산출부(1300)로부터 출력된다. 프레임 화상의 특징량은, 화상의 휘도(luminance histogram), 색의 히스토그램(color histogram) 등의 화상의 특징을 나타내는 값이다.
신 특징량 산출부(1310)는, 영상 특징량 산출부(1300)로부터 출력된 수정 전후의 영상 특징량(1400, 1410)을 입력으로 하고, 이들 특징량에 대하여, 신마다의 특징량을 산출한다. 신은, 프레임 화상의 특징량을 시계열 순으로 보았을 때에 그 유사성을 바탕으로 프레임 화상의 그루핑을 행한 것이다. 예를 들면, 도 4에서, 영상 특징량(1400)의 프레임 화상 특징량(A1~C6)에 대하여, 「A1~A5」, 「B1~B4」, 「C1~C6」의 각 조에 포함되는 프레임 화상의 유사도가 높은 경우, 「A1~A5」에 대응하는 프레임 화상의 조를 신 A(1470), 「B1~B4」의 조를 신 B(1480),「C1~C6」의 조를 신 C(1490)로 한다. 이 신의 영상으로서는, 한 번의 카메라 워크로 촬영된 일련의 영상을 나타내는 것으로 되며, 일반적으로「컷트」라고 불리는 것이다.
신 특징량이란, 신 장면의 특징을 대표하는 값으로서, 본 발명의 실시예에서는, 신을 구성하는 프레임 화상의 특징량의 평균값을 이용하는 것으로 하지만, 신의 선두 프레임의 특징량을 이용해도, 신을 구성하는 프레임 화상의 특징량의 중간치를 이용해도 된다. 또한, 신 특징량에는, 신 길이의 정보를 포함시키고 있다. 예를 들면, 도 4의 신 A(1470)는, 신 길이가 5 프레임이다. 신 A(1470)의 신 특징량(1440)의 값 「A-5」의 「5」는, 신 길이가 5 프레임인 것을 나타내고 있고, 「A-5」의 「A」는, 프레임 화상의 특징량 「A1~A5」의 평균값을 나타내고 있다.
신 특징량의 시계열의 배열을 「신 특징량 열」이라고 부른다. 신 특징량 열(1420)은, 신 A(1470)의 신 특징량(1440), 신 B(1480)의 신 특징량(1500), 신 C(1490)의 신 특징량(1510)의 배열을 포함하게 된다.
신 특징량 산출부(1310)는, 영상 특징량(1400, 1410)에 대하여 신 특징량 열(1420, 1430)을 산출하여 출력한다.
신 특징량 비교부(1320)는, 신 특징량 산출부(1310)에서 산출된 2개의 신 특징량 열(1420, 1430)을 비교하여 영상의 수정 방법을 검출한다. 이 신 특징량 비교부(1320)에 의한 영상 수정 방법의 검출 처리의 상세 내용을 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 수정 방법의 검출의 매칭 처리에서의 비교원 신 특징량 열과 비교처 신 특징량 열의 관계를 도시하는 도면이다.
영상 수정 방법의 검출 처리는, 다음에 설명하는 수순으로 행해진다.
(1) 수정 전 영상의 신 특징량 열(1420)로부터, 위험 부위(1160)로 나타나는 부위를 포함하는 신을 중심으로 하여 전후 n신씩의 신 특징량을 추출한다. 추출한 신 특징량은, 비교원 신 특징량 열(1600)로 된다. 도 5에 도시하는 예에서는, n을 4로 하고 있다.
(2) 수정 후 영상의 신 특징량 열(1430)의 위험 부위(1160)로 나타나는 부위에 대하여, 비교원 신 특징량 열(1600)과의 매칭을 행한다. 매칭은, 수정 후 영상의 신 특징량 열(1430)의 위험 부위(1160)로 나타나는 위치에 대하여 전후로 m신 내에서 변이시키면서 수정 전 영상의 신 특징량 열(1420)로부터 추출한 비교원 신 특징량 열(1600)과 수정 후 영상의 신 특징량 열(1430)로부터 추출한 신 특징량 열(1600)과의 대응하는 신에 대한 매칭 계산을 행함으로써 실시된다. 매칭 계산은, 신 특징량의 차의 합계값을 구하여, 가장 낮은 값으로 되는 위치를 매칭 위치로 한다고 하는 계산이다. 도 5에 도시하는 예에서는, m을 1로 하고 있고, 매칭 개시 위치(1610)로부터 1신씩 위치를 1620, 1630으로 변이시키면서 매칭 계산을 행한다. 이 예에서는, 매칭 위치가 1620으로 결정된다. 그리고, 매칭 위치에 대응하는 수정 후 영상의 신 특징량 열(1430)의 부위를 비교처 신 특징량 열(1640)로 한다.
(3) 비교원 신 특징량 열(1600)과 비교처 신 특징량 열(1640)의 각 신을 신마다 비교하여, 신 특징량의 차이를 검출한다. 비교처 신 특징량 열(1640)의 비교원 신 특징량 열(1600)에 대하여 검출된 신 특징량의 상위는, 다음과 같은 영상 수 정이 행해진 것으로서 취급한다.
·검출된 신 특징량의 상위가, 신 길이의 변경에 의한다고 검출된 경우, 신의 길이를 길게 하거나, 혹은, 신 길이의 길이를 짧게 하는 수정을 행하였다.
·검출된 신 특징량의 상위가, 신 특징량의 순서의 변경에 의한다고 검출된 경우, 신의 순서를 교체하는 수정을 행하였다. 예를 들면, 신 A, B, C를 신 B, A, C의 순서로 하는 등.
·검출된 신 특징량의 상위가, 신규의 신 특징량이 있는 것에 의한다고 검출된 경우, 신규의 신을 추가하는 수정을 행하였다. 예를 들면, 신 A, B, C에 신 X를 삽입하여 신 A, X, B, C로 하는 등.
·검출된 신 특징량의 상위가, 신 특징량이 없어지고 있는 것에 의한다고 검출된 경우, 신을 삭제하는 수정을 행하였다. 예를 들면, 신 A, B, C로부터 신 B를 삭제하여 신 A, C로 하는 등.
·검출된 신 특징량의 상위가, 특징량이 유사하고 있는 것에 의한다고 검출된 경우, 신의 영상 효과를 변경하는 수정을 행하였다. 신 특징량에 이용하는 영상 특징량의 종별에 따라 검출 가능한 영상 효과가 변한다. 예를 들면, 특징량으로서 휘도 히스토그램을 이용하고 있으면 휘도의 변화를 검출할 수 있다. 영상 편집의 예로서는, 신 A, B, C의 신 B의 휘도를 낮춰 신 B'로 하고 신 A, B', C로 하는 등의 예가 있다. 또한, 특징량의 유사도가 임의의 임계값 이상 떨어져 있는 경우에는, 신규 신의 삽입으로서 취급한다.
전술한 바와 같은 변경은, 1종류만 행해지는 경우도 있으며, 복수 종류가 동 시에 행해지는 경우도 있다.
도 3에 도시하는 영상 차이 검출부(1040)의 신 특징량 비교부(1320)는, 전술한 처리를 행하여 영상의 수정 방법을 검출하여 수정 방법(1150)을 생성한다. 수정 방법(1150)은, 「변경 전의 신 구성, 변경 후의 신 구성, 위험 부위로 되는 신」으로 구성된다. 신 구성에는, 신 길이나 신 특징량의 정보를 포함한다.
도 3에 도시하는 영상 특징량 산출부(1300)에서의 각 프레임 화상의 특징량의 산출은, 위험 부위(1160)의 주변의 프레임 화상만을 대상으로 해도 된다. 이 경우, 신 특징량 열은, 위험 부위(1160)의 주변의 신에 대해서만 산출된다. 프레임 화상의 특징량의 산출의 범위는, 비교원 신 특징량 열(1600)과 비교처 신 특징량 열(1640)의 매칭 연산을 행하기 위해 필요한 범위뿐이어도 된다.
도 6은 도 1에서의 수정안 생성부(1020)에서의 처리의 개요를 설명하는 도면으로서, 다음으로, 도 6을 참조하여, 위험 부위에 수정 방법을 적용하여 수정 후보 영상을 생성하는 처리에 대해 설명한다.
수정안 생성부(1020)는, 위험 부위가 검출된 위험 영상 데이터(1110)에 대하여, 위험 이유를 키로 사례 DB로부터 검색한 수정 방법(1120)을 적용하고, 위험 영상 데이터(1110)의 위험 부위를 포함하는 신 B(1700)에 대하여, 수정 방법(1120)의 내용에 따라 영상을 수정한다. 도 6에 도시하는 예에서는, 수정 방법(1120)에는, 위험 부위를 포함하는 신의 신 길이를 2배로 하고, 신의 영상 휘도를 50% 낮추는 것이 기재되어 있다. 수정안 생성부(1020)는, 이 내용에 따라서, 신 B(1700)의 신 길이를 2배의 길이로 하고, 휘도를 50% 낮추는 처리를 실시하여 신 B'(1710)를 생 성한다. 구체적으로는, 신 B(1700)의 각 프레임 화상을 1매씩 늘리고, 각 프레임 화상의 휘도가 50% 낮아지도록 화상 필터 처리를 실시한다. 이러한 처리에 의해, 수정안으로서의 수정 후보 영상(1130)이 생성된다.
도 7은 도 1, 도 2에 도시하는 위험 영상 검출 단말기(2000)의 하드웨어 구성을 도시하는 블록도이다. 도 7에서, 참조 부호 2010, 2020, 2030은 2차 기억 장치, 참조 부호 2040은 CPU, 참조 부호 2050은 메모리, 참조 부호 2060은 버스, 참조 부호 2070은 OS, 참조 부호 2100은 영상 캡쳐 장치이며, 다른 부호는 도 1, 도 2, 도 3에 도시하는 경우와 동일하다. 또한, 각 구성 요건(하드웨어)에 대해서는, 도 1이나 2에서 설명한 바와 같은 것이기도 하다.
위험 영상 검출 단말기 단말기(2000)는, 2차 기억 장치(2010, 2020, 및 2030)와, 영상 신호를 입력하기 위한 영상 캡쳐 장치(2100)와, CPU(2040)와, 메모리(2050)를 구비하고, 이들이 버스(2060)로 접속되어 구성되어 있다.
2차 기억 장치(2010)에는, 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000), 수정 사례 검색부(1010), 수정안 생성부(1020), 검출 결과 제시부(1030), 영상 차이 검출부(1040), OS(2070)가 저장된다. 영상 차이 검출부(1040)는, 도 3에 설명한 바와 같이, 영상 특징량 산출부(1300), 신 특징량 산출부(1310), 신 특징량 비교부(1320)를 포함하여 구성되어 있다. 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)는, 영상 캡쳐 장치(2100)를 조작하여 영상 신호로부터 프레임 화상의 데이터를 취득한다.
2차 기억 장치(2010)에 저장되는, 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000), 수 정 사례 검색부(1010), 수정안 생성부(1020), 검출 결과 제시부(1030), 영상 차이 검출부(1040)는, 프로그램으로서 구성하여 계산기가 구비하는 CPU에 실행시킬 수 있고, 또한, 이들 프로그램은, FD, CDROM, DVD 등의 기록 매체에 저장하여 제공할 수 있고, 또한, 네트워크를 통하여 디지털 정보에 의해 제공할 수 있다.
2차 기억 장치(2020)는, 일시 보관 영역으로서 이용되는 것으로서, 이 2차 기억 장치(2020)에는, 플리커 서브리미널 영상 검출부(1000)가 출력하는 검출 결과 데이터(1100), 위험 영상 데이터(1110), 수정 영상 데이터(1140)가 저장된다. 2차 기억 장치(2030)에는, 수정 사례 DB(2200)가 저장된다.
2차 기억 장치(2010, 2020, 2030)의 구성의 개요는, 도 1, 도 2의 위험 영상 검출 단말기(2000)에 도시되어 있다. 또한, 2차 기억 장치(2020, 2030)는, 2차 기억 장치(2010)와 동일한 장치이어도 된다.
전술한 본 발명의 실시예는, 위험 영상을 검출하고, 수정 사례 DB에 기초하여 그 수정 방법을 지시함과 함께, 영상 차이 검출부가, 수정된 영상과 수정 전의 영상을 비교하여, 수정 방법을 추출하고, 이 수정 방법을 수정 사례 DB에 반영시킨다고 하여 설명하였지만, 영상 차이 검출부는, 비교하는 영상이 위험 영상과 그 수정 영상에 한정되지 않고, 어떠한 관련이 있는 2개의 영상을 비교하는 데에도 이용할 수 있다. 예를 들면, 방송 등의 영상을 작성한 후에, 프로듀서 등에 의한 지시에 기초하여 영상의 수정이 행하여졌던 경우에, 2개의 영상을 비교하여, 수정 방법을 추출하여 데이터베이스에 보존해 놓고, 그 후의 영상 작성 시에, 데이터 베이스 내의 수정 방법을 참조하거나 하여 이용할 수 있다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 수정 영상과 수정 전 영상으로부터 영상의 수정 방법을 검출할 수 있고, 위험 영상의 검출에서 검출한 위험 영상에 대한 수정안을 제시할 수 있다.

Claims (10)

  1. 특징 영상을 검출하여 검출 결과를 제시하는 특징 영상 검출 방법으로서,
    특징 영상에 대한 수정 사례를 데이터베이스에 저장하고,
    입력된 검사 대상 영상에 위험 영상이 포함되어 있는지의 여부를 검출하고,
    특징 영상이 포함되어 있었던 경우, 검출된 특징 영상의 특징 이유를 키로 하여 상기 데이터베이스를 검색하여 수정 사례를 취득하고,
    영상의 특징 부위에 수정 사례를 적용하여 수정안을 작성하고,
    상기 검출된 특징 영상의 특징 이유, 특징 부위 및 수정안을 상기 특징 영상의 수정을 위해 출력하는
    특징 영상 검출 방법.
  2. 특징 영상을 검출하여 검출 결과를 제시하는 특징 영상 검출 방법으로서,
    과거의 특징 영상에 대한 수정 사례를 저장한 데이터베이스와, 영상 차이 검출 수단을 포함하고, 특징 영상에 대한 수정을 행한 후의 영상을 검사 대상 영상으로서 입력하고, 이 영상에 특징 영상이 포함되어 있는지의 여부를 검출하고, 특징 영상이 포함되어 있지 않았던 경우, 상기 영상 차이 검출 수단은, 수정 전의 영상과 수정 후의 영상에 대하여 신 내의 프레임 화상의 특징량을 바탕으로 한 신 특징량을 산출하고, 2개의 영상 각각의 신 특징량의 시계열의 배열을 비교하고, 신 특징량의 배열의 차이로부터 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출함과 함께 수정 방 법을 검출하여, 상기 데이터베이스에 저장하는 특징 영상 검출 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 신 특징량은, 영상의 편집 효과에 관한 특징량을 바탕으로 산출되고, 신 특징량의 배열의 비교에 의해 2개의 영상의 신 특징량 값의 차로부터 신에 실시된 편집 효과의 상위를 검출함으로써 상기 신 구성의 상위를 검출하는 특징 영상 검출 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 신 특징량은, 신 내의 프레임 화상의 특징량의 평균값인 특징 영상 검출 방법.
  5. 특징 영상을 검출하여 검출 결과를 제시하는 특징 영상 검출 장치로서,
    특징 영상에 대한 수정 사례를 저장한 데이터베이스와, 입력된 검사 대상 영상에 특징 영상이 포함되어 있는지의 여부를 검출하는 수단과,
    특징 영상이 포함되어 있었던 경우, 검출된 특징 영상의 특징 이유를 키로 하여 상기 데이터베이스를 검색하여 수정 사례를 취득하는 수단과,
    영상의 특징 부위에 수정 사례를 적용하여 수정안을 작성하는 수단과,
    상기 검출된 특징 영상의 특징 이유, 특징 부위 및 수정안을 상기 특징 영상의 수정을 위해 출력하는 수단
    을 포함하는 특징 영상 검출 장치.
  6. 특징 영상을 검출하여 검출 결과를 제시하는 특징 영상 검출 장치로서,
    특징 영상에 대한 수정 사례를 저장한 데이터베이스와, 영상 차이 검출 수단과, 특징 영상에 대한 수정을 행한 후의 영상을 검사 대상 영상으로서 입력하고, 이 영상에 특징 영상이 포함되어 있는지의 여부를 검출하는 수단을 포함하고, 특징 영상이 포함되어 있지 않았던 경우, 상기 영상 차이 검출 수단은, 수정 전의 영상과 수정 후의 영상에 대하여 신 내의 프레임 화상의 특징량을 바탕으로 한 신 특징량을 산출하고, 2개의 영상 각각의 신 특징량의 시계열의 배열을 비교하고, 신 특징량의 배열의 차이로부터 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출함과 함께 수정 방법을 검출하여, 상기 데이터베이스에 저장하는 특징 영상 검출 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 신 특징량은, 영상의 편집 효과에 관한 특징량을 바탕으로 산출되고, 신 특징량의 배열의 비교에 의해 2개의 영상의 신 특징량 값의 차로부터 신에 실시된 편집 효과의 상위를 검출함으로써 상기 신 구성의 상위를 검출하는 특징 영상 검출 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 신 특징량은, 신 내의 프레임 화상의 특징량의 평균값인 특징 영상 검 출 장치.
  9. 각각이 복수의 신으로 구성되는 2개의 영상의 상위를 검출하는 영상 상위 검출 방법으로서,
    2개의 영상의 신 내의 프레임 화상의 특징량을 바탕으로 한 신 특징량을 산출하고,
    2개의 영상 각각의 신 특징량의 시계열의 배열을 비교하고, 신 특징량의 배열의 차이로부터 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출하는 영상 상위 검출 방법.
  10. 각각이 복수의 신으로 구성되는 2개의 영상의 상위를 검출하는 영상 상위 검출 장치로서,
    2개의 영상의 신 내의 프레임 화상의 특징량을 바탕으로 한 신 특징량을 산출하는 수단과,
    2개의 영상 각각의 신 특징량의 시계열의 배열을 비교하고, 신 특징량의 배열의 차이로부터 2개의 영상의 신 구성의 상위를 검출하는 수단
    을 포함한 영상 상위 검출 장치.
KR1020060066904A 2005-12-05 2006-07-18 특징 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치 KR100817989B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2005-00350616 2005-12-05
JP2005350616A JP4749139B2 (ja) 2005-12-05 2005-12-05 危険映像検出方法、映像相違検出方法及び装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070097555A Division KR100831132B1 (ko) 2005-12-05 2007-09-27 특징 영상 검출 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20070058955A true KR20070058955A (ko) 2007-06-11
KR100817989B1 KR100817989B1 (ko) 2008-03-31

Family

ID=36955678

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020060066904A KR100817989B1 (ko) 2005-12-05 2006-07-18 특징 영상 검출 방법, 영상 상위 검출 방법 및 장치
KR1020070097555A KR100831132B1 (ko) 2005-12-05 2007-09-27 특징 영상 검출 방법 및 장치

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070097555A KR100831132B1 (ko) 2005-12-05 2007-09-27 특징 영상 검출 방법 및 장치

Country Status (5)

Country Link
US (2) US7853084B2 (ko)
JP (1) JP4749139B2 (ko)
KR (2) KR100817989B1 (ko)
CN (1) CN1980331A (ko)
GB (2) GB2438689B (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100889936B1 (ko) * 2007-06-18 2009-03-20 한국전자통신연구원 디지털 비디오 특징점 비교 방법 및 이를 이용한 디지털비디오 관리 시스템
JP5040835B2 (ja) * 2008-07-04 2012-10-03 富士通株式会社 生体情報読取装置、生体情報読取方法および生体情報読取プログラム
JP5393124B2 (ja) * 2008-12-11 2014-01-22 三菱電機株式会社 画像表示装置
US9930309B2 (en) * 2009-03-11 2018-03-27 Centurylink Intellectual Property Llc System, method and apparatus for inband variable media maturity filtering
GB2530051B (en) * 2014-09-10 2018-09-19 Telestream Uk Ltd Method of adjusting video to minimise or remove PSE triggers
CN108335292B (zh) * 2015-08-13 2021-07-30 海信集团有限公司 一种场景切换中插入图片的方法
CN109977262B (zh) * 2019-03-25 2021-11-16 北京旷视科技有限公司 从视频中获取候选片段的方法、装置及处理设备

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0232417B1 (de) * 1985-10-02 1991-11-06 Deutsche Thomson-Brandt GmbH Verfahren zur korrektur von übertragungsfehlern
US5031228A (en) * 1988-09-14 1991-07-09 A. C. Nielsen Company Image recognition system and method
JP3551203B2 (ja) * 1994-07-11 2004-08-04 ソニー株式会社 修理サービス装置およびテレビジョン放送信号受信装置
JPH09284667A (ja) * 1996-04-09 1997-10-31 Toshiba Corp サブリミナル映像処理装置、テレビジョン受像機及び磁気記録再生装置
JP3601833B2 (ja) * 1997-05-23 2004-12-15 シチズン時計株式会社 液晶駆動方法及び駆動装置
JPH11275385A (ja) * 1998-03-23 1999-10-08 Victor Co Of Japan Ltd 映像信号処理装置及び映像信号処理方法
MY123018A (en) * 1998-07-24 2006-05-31 Panasonic Corp Video signal character converting device and method of the same
JP3622527B2 (ja) * 1998-08-24 2005-02-23 株式会社日立製作所 映像の特徴場面検出方法及び装置
JP3847006B2 (ja) * 1998-08-26 2006-11-15 富士通株式会社 画像表示制御装置及び記録媒体
US6340991B1 (en) * 1998-12-31 2002-01-22 At&T Corporation Frame synchronization in a multi-camera system
JP3496559B2 (ja) * 1999-01-06 2004-02-16 日本電気株式会社 画像特徴量生成装置、並びに画像特徴量生成方法
JP4304368B2 (ja) * 1999-01-06 2009-07-29 日本電気株式会社 画像検索装置、並びに画像検索方法
JP3474131B2 (ja) * 1999-09-20 2003-12-08 日本電信電話株式会社 高速信号探索方法、装置及びその記録媒体
US7334249B1 (en) * 2000-04-26 2008-02-19 Lucent Technologies Inc. Method and apparatus for dynamically altering digital video images
JP2002007458A (ja) * 2000-06-21 2002-01-11 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像視聴方法と映像視聴装置および映像視聴方法を記録した記録媒体
US7031522B2 (en) * 2000-06-23 2006-04-18 Sony Corporation Image processing apparatus and method, and storage medium therefor
WO2002051063A1 (en) * 2000-12-21 2002-06-27 Digimarc Corporation Methods, apparatus and programs for generating and utilizing content signatures
JP2002269569A (ja) * 2001-03-14 2002-09-20 Ricoh Co Ltd 動画像データベース
US6813372B2 (en) * 2001-03-30 2004-11-02 Logitech, Inc. Motion and audio detection based webcamming and bandwidth control
JP2002330453A (ja) * 2001-04-27 2002-11-15 Mitsubishi Electric Corp サブリミナル画像除去装置
US7221809B2 (en) * 2001-12-17 2007-05-22 Genex Technologies, Inc. Face recognition system and method
KR100850935B1 (ko) * 2001-12-27 2008-08-08 주식회사 엘지이아이 장면 전환 검출 장치
KR20050018656A (ko) 2002-04-19 2005-02-23 헨리 제임스 윌리암 디엔 광과민성 간질 발작의 방지 시스템
AUPS185102A0 (en) 2002-04-19 2002-05-30 Dienn, Henry James William System for prevention of photoepileptic seizures
WO2004019164A2 (en) * 2002-08-20 2004-03-04 Fusionarc, Inc. Method of multiple algorithm processing of biometric data
JP4359085B2 (ja) * 2003-06-30 2009-11-04 日本放送協会 コンテンツ特徴量抽出装置
KR100530086B1 (ko) * 2003-07-04 2005-11-22 주식회사 엠투그래픽스 동영상의 자동편집장치와 그 방법 및 동영상자동편집방법이 저장된 기록매체
JP2005284394A (ja) * 2004-03-26 2005-10-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd 特徴検出装置
US20060195858A1 (en) * 2004-04-15 2006-08-31 Yusuke Takahashi Video object recognition device and recognition method, video annotation giving device and giving method, and program
US8594391B2 (en) * 2004-05-06 2013-11-26 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Finger-based identification systems and methods
JP4546762B2 (ja) * 2004-05-20 2010-09-15 日本放送協会 映像イベント判別用学習データ生成装置及びそのプログラム、並びに、映像イベント判別装置及びそのプログラム
JP3931890B2 (ja) * 2004-06-01 2007-06-20 株式会社日立製作所 映像の検索方法および装置
EP1653727A1 (en) * 2004-10-28 2006-05-03 Thomson Licensing Preventing picture jitter in a digitized video signal
US20060018523A1 (en) * 2004-07-23 2006-01-26 Sanyo Electric Co., Ltd. Enrollment apparatus and enrollment method, and authentication apparatus and authentication method
JP3685208B2 (ja) * 2004-10-04 2005-08-17 株式会社日立製作所 特徴場面検出システム
JP2006107366A (ja) * 2004-10-08 2006-04-20 Fujitsu Ltd 生体情報入力装置，生体認証装置，生体情報処理方法，生体情報処理プログラムおよび同プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
JP4794861B2 (ja) 2005-01-06 2011-10-19 パイオニア株式会社 情報再生装置及び方法、情報再生用プログラム並びに情報記録媒体
US20060274949A1 (en) * 2005-06-02 2006-12-07 Eastman Kodak Company Using photographer identity to classify images
KR20050111801A (ko) * 2005-11-14 2005-11-28 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 화상 검색 방법, 화상 특징량 부호화 방법 및 화상 특징량복호 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR100817989B1 (ko) 2008-03-31
KR20070099513A (ko) 2007-10-09
CN1980331A (zh) 2007-06-13
US7853084B2 (en) 2010-12-14
GB2438689A (en) 2007-12-05
GB0801593D0 (en) 2008-03-05
US20070127843A1 (en) 2007-06-07
GB2446276A (en) 2008-08-06
GB2438689B (en) 2009-04-01
JP2007158673A (ja) 2007-06-21
GB2446276B (en) 2009-11-11
JP4749139B2 (ja) 2011-08-17
US20110033115A1 (en) 2011-02-10
GB0614031D0 (en) 2006-08-23
KR100831132B1 (ko) 2008-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100831132B1 (ko) 특징 영상 검출 방법 및 장치
US20140064693A1 (en) Method and System for Video Event Detection for Contextual Annotation and Synchronization
CN101647265B (zh) 在视频中自动检测、移除、替换和标记闪光帧
US8311390B2 (en) Systems and methods for identifying pre-inserted and/or potential advertisement breaks in a video sequence
US7880815B2 (en) Method for detecting and eliminating flash scene in digital video
KR20180093582A (ko) 엔드투엔드 학습에 기반한 영상 이벤트 구간 인덱싱 방법 및 장치
EP3716095A1 (en) A method, apparatus and computer program product for storing images of a scene
US6408089B1 (en) Device, method and recording medium for video inspection
KR101193549B1 (ko) 티브이 프로그램의 에피소드 자동분할 시스템 및 그 방법
KR20130023461A (ko) 자막 관리방법 및 자막 검색방법
JP3785068B2 (ja) 映像解析装置，映像解析方法，映像解析プログラムおよびそのプログラム記録媒体
KR102308303B1 (ko) 유해 동영상 파일을 필터링 하기 위한 장치 및 방법
KR101746162B1 (ko) 영상 데이터에 대한 무결성 검증 장치 및 이를 이용한 무결성 검증 방법
JP4167245B2 (ja) デジタル映像処理方法及びその装置
US20230196775A1 (en) Video processing device, video processing method, training device, training method, and recording medium
CN107493441B (zh) 一种摘要视频生成方法及装置
JP2002330393A (ja) 映像ダイジェスト生成方法
CN118200683A (zh) 一种多模态对齐方法、装置、电子设备及存储介质
KR102714326B1 (ko) 비디오 데이터 및 메타 데이터를 실시간 동기화하는 영상 수신 장치 및 그 방법
EP3716096A1 (en) A method, apparatus and computer program product for identifying new images of a scene
JP2009020621A (ja) ピッチショット検出システム、参照ピッチショット画像選定装置及び参照ピッチショット画像選定プログラム
JP5457550B2 (ja) 映像判定方法
KR20120044488A (ko) 티브이 옴니버스 프로그램의 에피소드 자동분할 시스템 및 그 방법
CN117178285A (zh) 信息处理装置、信息处理方法和程序

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120302

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee