본 논문에서는 육하원칙 정보를 기반으로 홈비디오에서 키프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 키프레임 추출 방법이란 비디오에서 중요하다고 생각되는 특정 프레임만을 선출하여 비디오...
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2013
Korean
KCI등재
학술저널
9-18(10쪽)
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본 논문에서는 육하원칙 정보를 기반으로 홈비디오에서 키프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 키프레임 추출 방법이란 비디오에서 중요하다고 생각되는 특정 프레임만을 선출하여 비디오...
본 논문에서는 육하원칙 정보를 기반으로 홈비디오에서 키프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 키프레임 추출 방법이란 비디오에서 중요하다고 생각되는 특정 프레임만을 선출하여 비디오를 요약하는 방법이다. 홈비디오의 경우 그 주제가 다양하여 특별한 가정을 통한 정보 추출이 어렵고, 주로 인물이 비디오의 중심이 되기 때문에 인물의 행동을 중심으로 요약을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 인물의 얼굴, 인물의 행동, 전체 배경 정보를 분석하여 인물 중심의 보편적인 요약 기준인 육하원칙의 주요 정보를 추출한다. 추가적으로 비디오의 매 프레임의 블러 크기를 측정하여 이용함으로써 프레임별로 얼마나 많은 정보를 포함하고 있는지 측정하고, 가장 많은 정보를 포함한 프레임을 키프레임으로 선출한다. 사용자 실험을 통해 사용자가 홈비디오에서 여러 개의 키프레임을 선택할 경우, 기존의 방법보다 사용자의 선택과 유사함을 확인할 수 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
We propose a novel method to extract keyframes from home videos based on the 5W and 1H information. Keyframe extraction is a kind of video summarization which selects only specific frames containing important information of a video. As a home video ma...
We propose a novel method to extract keyframes from home videos based on the 5W and 1H information. Keyframe extraction is a kind of video summarization which selects only specific frames containing important information of a video. As a home video may have content with a variety of topics, we cannot make specific assumptions for information extraction. In addition, to summarize a home video we must analyze human behaviors, because people are important subjects in home videos. In this paper, we extract 5W and 1H information by analyzing human faces, human behaviors, and the global information of background. Experimental results demonstrate that our technique extract more similar keyframes to human selections than previous methods.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
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4 S. Han, "Scalable temporal interest points for abstraction and classification of video events" 4-, 2005
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7 T. Liu, "Optimization algorithms for the selection of key frame sequences of variable length" 403-417, 2002
8 C. Kim, "Object-Based video abstraction for video surveillance systems" 1128-1138, 2002
9 T. Liu, "Novel Video Key-Frame-Extraction Algorithm Based on Perceived Motion Energy Model" 1006-1013, 2003
10 M. Werlberger, "Motion Estimation with Non-Local Total Variation Regularization" IEEE 2464-2471, 2010
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Efficient GPU Isosurface Ray-casting of BCC Datasets
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.07 | 0.07 | 0.05 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.05 | 0.04 | 0.297 | 0 |