KR20110100058A - 동영상 검색 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20110100058A
KR20110100058A KR1020100019137A KR20100019137A KR20110100058A KR 20110100058 A KR20110100058 A KR 20110100058A KR 1020100019137 A KR1020100019137 A KR 1020100019137A KR 20100019137 A KR20100019137 A KR 20100019137A KR 20110100058 A KR20110100058 A KR 20110100058A
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임민수
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(주)야긴스텍
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Abstract

본 발명에 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치는 검색 요청 정보 또는 자료 영상에 포함된 제1 프레임의 픽셀과 제2 프레임의 픽셀 간의 차이값을 산출하고, 상기 프레임 간의 상기 정규값의 차이가 지정된 값 이상인 상기 프레임을 키 프레임으로 검출한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 동영상의 구간별 지문 정보를 생성하고, 지문 정보를 이용하여 샘플 동영상이 포함된 동영상 컨텐츠를 검색할 수 있다.

Description

동영상 검색 장치 및 방법{Apparatus and method for searching motion picture}
본 발명의 실시예들은 컨텐츠 검색에 관련된 것으로, 보다 자세하게는 동영상을 검색하는 기술에 관한 것이다.
최근 디지털 방송이 제공되고, 2012년 아날로그 방송 종료로 DTV나 셋톱박스를 통해서만 TV 시청이 가능함에 따라 IPTV, DTV의 수요가 늘어나고 있다. IPTV의 보급에 따라 기존 아날로그 방송의 일방적인 동영상 컨텐츠의 수신하는 방식에서 동영상 컨텐츠를 사용자가 선택하여 수신할 수 있게 되었다.
특히, 사용자는 키워드 또는 컨텐츠 제공자가 제공하는 메뉴를 통해서 동영상 컨텐츠를 검색하여, 선택적으로 동영상 컨텐츠를 수신할 수 있다.
하지만, 사용자가 웹 상에서 특정 동영상 컨텐츠의 샘플 동영상을 보고 해당 동영상 컨텐츠를 검색하는 경우, 사용자가 해당 동영상 컨텐츠의 키워드를 모르는 상태에서는 동영상컨텐츠를 검색할 수 없다. 또한 컨텐츠 제공자가 제공하는 메뉴를 통해 동영상 컨텐츠를 검색하기에는 동영상 컨텐츠의 수가 크기 때문에 해당 동영상 컨텐츠를 찾는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.
본 발명의 실시예들은 샘플 동영상을 입력하면 동영상 컨텐츠의 지문 정보를 이용하여 동영상 컨텐츠를 검색하는 동영상 검색 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명이 제시하는 이외의 기술적 과제들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 검색 요청 정보 또는 자료 영상에 포함된 제1 프레임 및 제2 프레임의 픽셀 간의 차이값을 산출하는 차이값 산출부; 상기 차이값을 정규화하여 정규값을 생성하는 정규화부; 및 상기 프레임 간의 상기 정규값의 차이가 지정된 값 이상인 상기 프레임을 키 프레임으로 검출하는 키 프레임 검출부를 포함하되, 상기 제2 프레임은 상기 검색 요청 정보 또는 자료 영상에서 상기 제1 프레임 다음에 위치하는 프레임인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치가 제공된다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 동영상 검색 장치가 동영상을 검색하는 방법에 있어서, 검색 요청 정보 또는 자료 영상에 포함된 제1 프레임 및 제2 프레임의 픽셀 간의 차이값을 산출하는 단계; 상기 차이값을 정규화하여 정규값을 생성하는 단계; 및 상기 프레임 간의 상기 정규값의 차이가 지정된 값 이상인 상기 프레임을 키 프레임으로 검출하는 단계를 포함하되, 상기 제2 프레임은 상기 검색 요청 정보 또는 자료 영상에서 상기 제1 프레임 다음에 위치하는 프레임인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법가 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 동영상의 구간별 지문 정보를 생성하고, 지문 정보를 이용하여 샘플 동영상이 포함된 동영상 컨텐츠를 검색할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치를 예시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 산출한 차이값과 정규화된 차이값을 비교한 그래프.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 산출한 정규값과 정규값에 따라 검출된 키 프레임을 예시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 감지하는 에지 방향을 예시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 서브 영상 및 블록을 분할한 것을 예시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 산출한 블록에 상응하는 히스토그램을 예시한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 생성한 병합 히스토그램을 예시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 동영상을 검색하는 과정을 예시한 순서도.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치를 예시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치는 입력부(110), 차이값 산출부(120), 정규화부(130), 키 프레임 검출부(140), 저장부(150), 검색부(160), 에지 산출부(170) 및 유사도 산출부(180)를 포함한다.
입력부(110)는 외부로부터 검색 대상이 되는 동영상(이하 자료 영상이라 지칭)을 입력 받는다. 입력부(110)는 외부 장치와 연결되는 단자를 구비할 수 있고, 네트워크를 통해 외부로부터 자료 영상을 입력 받을 수 있다. 입력부(110)는 입력 받은 동영상을 차이값 산출부(120) 및 저장부(150)로 전송한다.
차이값 산출부(120)는 입력부(110)로부터 수신한 동영상의 인접한 프레임 간의 차이값을 산출한다. 즉, 차이값 산출부(120)는 히스토그램 기반 알고리즘을 사용하여 동영상의 연속하는 두 프레임 간의 차이값을 산출한다. 차이값 산출부(120)는 하기의 수학식 1을 통해 프레임 간의 차이값을 산출한다.
[수학식 1]
Figure pat00001
fi는 i번째 프레임이고, d(fi, fj)는 프레임 fi 및 fj 간의 차이값이고, bl은 해당 프레임의 블록 번호이고, m은 한 프레임에 포함된 블록의 개수이다. ,,는 NTSC 표준에 따른 명암도 등급변환을 위해 미리 지정된 상수이다.
Figure pat00002
는 i번째 프레임(fi)이 갖는 각 컬러 공간(r,g,b)에 대한 컬러 히스토그램의 값을 나타내며, N은 전체 빈(k)의 수이다.
차이값 산출부(120)는 산출한 차이값을 정규화부(130)로 전송한다.
정규화부(130)는 차이값 산출부(120)로부터 수신한 차이값을 정규화한다. 즉, 정규화부(130)는 수신한 차이값 간의 편차를 줄이는 정규화를 수행한다. 정규화부(130)는 하기의 수학식 2를 통해 차이값을 정규화할 수 있다.
[수학식 2]
dlog = C X log(1+d2)
C = max(dlog) / max(log(1+d2))
이 때, dlog는 정규화된 차이값(이하 정규값이라 지칭)이고, d는 차이값 산출부(120)로부터 수신한 차이값이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 산출한 차이값과 정규화된 차이값을 비교한 그래프이다.
도 2를 참조하면, 그래프(210)는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치의 정규화부(130)가 산출한 차이값을 나타내고 있다. 그래프(210)에 예시된 차이값은 0에서 50000 사이의 값이 대부분이다. 정규화부(130)이 정규화한 정규값은 그래프(220)에 예시된 바와 같이 전체적으로 고르게 분포되어 있다.
즉, 정규화부(130)는 편차가 심한 차이값을 분석하기 좋은 형태로 변환하여 정규값을 산출한다.
다시 도 1을 참조하면, 정규화부(130)는 산출한 정규값을 키 프레임 검출부(140)로 전송한다.
키 프레임 검출부(140)는 수신한 정규값을 분석하여 영상이 급격하게 변하는 지점에 위치하는 프레임(이하 키 프레임이라 지칭)을 검출한다. 키 프레임 검출부(140)는 하기의 수학식 3 내지 6을 만족하는 정규값에 상응하는 프레임을 키 프레임으로 검출한다.
[수학식 3]
Figure pat00003

[수학식 4]
Figure pat00004

[수학식 5]
Figure pat00005

[수학식 6]
Figure pat00006

이 때, thmax , thmin , 및 thglobal은 미리 정해진 상수이고, bdlog는 현재 프레임과 이전 프레임에 상응하는 정규값의 차이를 나타낸다. fdlog는 현재 프레임과 이후 프레임에 상응하는 정규값의 차이를 나타낸다. bfdlog는 bdlog와 fdlog 간의 거리이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 산출한 정규값과 정규값에 따라 검출된 키 프레임을 예시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치의 키 프레임 검출부(140)는 상술한 수학식 3 내지 수학식 6을 만족하는 프레임을 키 프레임으로 검출한다. 도 3에서 키 프레임들(310)은 영상이 이전 프레임에 비해 급격하게 변화한 프레임으로 서로 연속되지 않은 프레임들로 검출된 것을 확인할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 키 프레임 검출부(140)는 검출한 키 프레임을 저장부(150)로 전송한다.
저장부(150)는 입력부(110)로부터 입력 받은 동영상과 동영상에 상응하는 키 프레임을 저장한다. 즉, 저장부(150)는 동영상과 동영상에 상응하는 키 프레임을 저장하는 데이터베이스를 구비할 수 있으며, 추후 에지 산출부(170)의 요청에 따라 키 프레임 및 동영상을 검출할 수 있다.
입력부(110)는 사용자로부터 샘플 동영상 및 검색 요청 신호를 입력 받는다. 샘플동영상은 사용자가 검색하고자 하는 자료 영상의 일부가 스크랩된 동영상이다. 입력부(110)는 샘플 동영상 및 검색 요청 신호(이하 검색 요청 정보라 지칭)를 차이값 산출부(120)로 전송한다. 차이값 산출부(120), 정규화부(130) 및 키 프레임 검출부(140)는 검색 요청 정보에 상응하는 키 프레임을 생성하여 에지 산출부(170)로 전송한다.
에지 산출부(170)는 검색 요청 정보 및 자료 영상의 에지와 각 방향에 상응하는 에지의 수를 나타내는 히스토그램을 산출한다. 히스토그램은 검색 요청 정보 및 자료 영상에 상응하는 각 프레임의 블록에 상응하는 에지 방향을 나타내는 히스토그램이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 감지하는 에지 방향을 예시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치의 에지 산출부(170)는 프레임의 각 블록에 상응하는 에지 방향을 수직(410), 수평(420), 주대각선(45도 사선)(430), 부대각선(135도 사선)(440) 및 비방향(450) 중 하나로 선정한다.
이 때, 에지 산출부(170)는 각 프레임을 서브 영상으로 분할하고, 각 서브 영상을 블록으로 분할하고, 각 블록의 에지 방향을 선정한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 서브 영상 및 블록을 분할한 것을 예시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치의 에지 산출부(170)는 프레임(510)을 4행 및 4열로 배열된 16개의 서브 영상으로 분할하고, 각 서브 영상을 지정된 크기의 블록들(520)로 분할한다.
에지 산출부(170)는 각 블록에 포함된 픽셀 간의 값 차이를 분석하여 각 블록의 에지 방향을 검출한다. 예를 들어, 히스토그램 산출부(170)는 각 에지 방향에 상응하는 블록의 에지값을 산출하고, 전체 에지값 중 최대인 에지값에 상응하는 에지 방향을 해당 블록의 에지 방향으로 선정한다. 에지값은 에지 방향과 수직인 방향으로 나열된 픽셀 간의 차이의 합을 이용하여 산출될 수 있다.
에지 산출부(170)는 각 서브 영상의 각 블록의 에지를 나타내는 히스토그램을 산출한다. 이 때, 히스토그램의 각 빈은 특정 방향의 에지인 블록의 수를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 산출한 블록에 상응하는 히스토그램을 예시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치의 에지 산출부(170)는 1행 및 3열에 위치한 서브 영상(610)의 히스토그램을 도 5와 같이 산출한다. 이 때, 히스토그램의 각 빈은 하나의 에지 방향에 상응하는 블록의 수를 나타낸다.
에지 산출부(170)는 각 서브 영상의 히스토그램을 순차적으로 연결하여 병합 히스토그램을 생성한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 생성한 병합 히스토그램을 예시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 에지 산출부(170)는 첫 번째 서브 영상의 히스토그램(710)의 우측에 두 번째 서브 영상의 히스토그램을 연결한다. 에지 산출부(170)는 모든 서브 영상의 히스토그램을 이전 히스토그램의 우측에 연결하여 병합 히스토그램을 생성한다. 즉, 도 6의 프레임에 대한 병합 히스토그램은 하나의 서브 영상 당 5개의 빈을 포함하므로, 총 80개의 빈을 포함한다.
에지 산출부(170)는 전체 서브 영상에 상응하는 동일 에지 방향의 블록 수를 누적하여 누적 히스토그램(730)을 생성한다. 즉, 에지 산출부(170)는 프레임을 대상으로 각 에지 방향에 상응하는 블록의 수를 히스토그램으로 생성한다. 따라서 누적 히스토그램은 5개의 빈을 포함한다.
에지 산출부(170)는 산출한 누적 히스토그램 및 병합 히스토그램을 유사도 산출부(180)로 전송한다. 이 때, 에지 산출부(170)는 누적 히스토그램 및 병합 히스토그램을 배열(이하 히스토그램 정보라 지칭)의 형태로 정의할 수 있다.
예를 들어, 에지 산출부(170)는 하기의 수학식 7과 같이 누적 히스토그램 및 병합 히스토그램을 히스토그램 정보로 정의할 수 있다.
[수학식 7]
{e[1], e[2], …, e[80], ge[1], ge[2], …, ge[5]}
이 때, e[a]는 병합 히스토그램의 a번 째 빈의 값이고, ge[a]는 누적 히스토그램의 a번 째 빈의 값이다.
유사도 산출부(180)는 각 프레임에 상응하는 히스토그램 정보 간의 차를 산출하여 유사도를 산출한다. 유사도 산출부(180)는 하기의 수학식 8을 통해 프레임 간의 유사도를 산출한다.
[수학식 8]
Figure pat00007
이 때, dEHD(t,s)는 자료 영상 및 검색 요청 정보 간의 유사도이고, ehdt는 검색 요청 정보에 상응하는 히스토그램 정보이고, ehdS는 자료 영상에 상응하는 히스토그램 정보이다. et[i]는 검색 요청 정보에 상응하는 병합 히스토그램 중 i번째 빈이고, es[i]는 자료 영상에 상응하는 병합 히스토그램 중 i번째 빈이고, get[i]는 검색 요청 정보에 상응하는 누적 히스토그램의 i번째 빈이고, ges[i]는 자료 영상에 상응하는 누적 히스토그램의 i번째 빈이다.
유사도 산출부(180)는 자료 영상과 검색 요청 정보의 키 프레임 간의 유사도 중 최대값(이하 대표 유사도라 지칭)를 검출하여 출력부(190)로 전송한다.
출력부(190)는 유사도 산출부(180)로부터 검색 요청 정보와 각 자료 영상 간의 대표 유사도를 수신하고, 대표 유사도를 기준으로 자료 영상을 정렬한 리스트를 생성한다. 출력부(190)는 생성한 리스트를 외부로 출력한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치가 동영상을 검색하는 과정을 예시한 순서도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 검색 장치는 자료 영상을 수신한다(810).
동영상 검색 장치는 단계 810에서 수신한 자료 영상에 포함된 연속된 프레임 간의 차이값을 산출한다(820).
동영상 검색 장치는 단계 820에서 산출한 차이값을 정규화하여 정규값을 산출한다(830).
동영상 검색 장치는 단계 830에서 산출한 정규값을 이용하여 자료 영상의 각 프레임에서 장면이 전환되었는지 확인하여 장면이 전환되었을 경우, 해당 프레임을 키 프레임으로 검출한다(840). 동영상 검색 장치는 검출된 키 프레임을 데이터베이스에 저장한다.
동영상 검색 장치는 검색 요청 정보를 수신한다(850). 검색 요청 정보는 사용자가 입력한 동영상 및 검색 요청 정보를 자료 영상과 구분할 수 있는 검색 요청 신호를 포함한다.
동영상 검색 장치는 단계 850에서 수신한 검색 요청 정보에 포함된 연속된 프레임 간의 차이값을 산출한다(860).
동영상 검색 장치는 단계 860에서 산출된 차이값을 정규화하여 정규값을 산출한다(870).
동영상 검색 장치는 단계 870에서 산출된 정규값을 이용하여 검색 요청 정보의 각 프레임에서 장면이 전환되었는지 확인하여 장면이 전환되었을 경우, 해당 프레임을 키 프레임으로 검출한다(880)
동영상 검색 장치는 단계 840 및 단계 880에서 검출한 키 프레임의 히스토그램을 산출한다(885).
동영상 검색 장치는 단계 840에서 검출한 키 프레임의 히스토그램과 단계 880에서 검출한 키 프레임의 히스토그램을 비교하여 유사도를 산출한다(890).
동영상 검색 장치는 단계 890에서 산출된 유사도를 기준으로 자료 영상을 정렬하고, 정렬된 자료 영상의 리스트를 생성하고, 동영상 검색장치는 리스트를 외부로 출력한다(895).
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 전술한 실시 예 외의 많은 실시 예들이 본 발명의 특허청구범위 내에 존재한다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 검색 요청 정보 또는 자료 영상에 포함된 제1 프레임 및 제2 프레임의 픽셀 간의 차이값을 산출하는 차이값 산출부;
    상기 차이값을 정규화하여 정규값을 생성하는 정규화부; 및
    상기 프레임 간의 상기 정규값의 차이가 지정된 값 이상인 상기 프레임을 키 프레임으로 검출하는 키 프레임 검출부
    를 포함하되,
    상기 제2 프레임은 상기 검색 요청 정보 또는 자료 영상에서 상기 제1 프레임 다음에 위치하는 프레임인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 자료 영상 및 상기 자료 영상에 상응하는 상기 키 프레임을 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 자료 영상 및 상기 검색 요청 정보에 상응하는 상기 키 프레임의 히스토그램을 산출하는 에지 산출부;
    상기 자료 영상 및 상기 검색 요청 정보에 상응하는 상기 히스토그램의 차이에 따라 유사도를 산출하는 유사도 산출부; 및
    상기 유사도를 기준으로 상기 자료 영상을 정렬한 리스트를 생성하는 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 히스토그램은 각 에지 방향에 상응하는 상기 키 프레임에 포함된 블록의 수를 빈(bin)으로 표현하는 히스토그램인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 에지 방향은 수직, 수평, 주대각선, 부대각선 및 비방향 중 하나인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    검색 요청 정보 또는 자료 영상을 외부로부터 수신하는 입력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색 장치.
  7. 동영상 검색 장치가 동영상을 검색하는 방법에 있어서,
    검색 요청 정보 또는 자료 영상에 포함된 제1 프레임 및 제2 프레임의 픽셀 간의 차이값을 산출하는 단계;
    상기 차이값을 정규화하여 정규값을 생성하는 단계; 및
    상기 프레임 간의 상기 정규값의 차이가 지정된 값 이상인 상기 프레임을 키 프레임으로 검출하는 단계
    를 포함하되,
    상기 제2 프레임은 상기 검색 요청 정보 또는 자료 영상에서 상기 제1 프레임 다음에 위치하는 프레임인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 프레임을 검출하는 단계 이전에,
    상기 자료 영상 및 상기 자료 영상에 상응하는 상기 키 프레임을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 자료 영상 및 상기 검색 요청 정보에 상응하는 상기 키 프레임의 히스토그램을 산출하는 단계;
    상기 자료 영상 및 상기 검색 요청 정보에 상응하는 상기 히스토그램의 차이에 따라 유사도를 산출하는 단계; 및
    상기 유사도를 기준으로 상기 자료 영상을 정렬한 리스트를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 히스토그램은 각 에지 방향에 상응하는 상기 키 프레임에 포함된 블록의 수를 빈(bin)으로 표현하는 히스토그램인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 에지 방향은 수직, 수평, 주대각선, 부대각선 및 비방향 중 하나인 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법.
  12. 제7 항에 있어서,
    상기 차이값을 산출하는 단계 이전에,
    검색 요청 정보 또는 자료 영상을 외부로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색 방법.
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