KCI등재
드라마 배경 변환 탐지를 위한 베이지안 필터링 방법 = Bayesian Filtering for Background Change Detection in TV Dramas
저자
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
341-345(5쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
소장기관
이미지 인식 기법과 컴퓨팅 능력의 발달과 함께 비디오 동영상 처리를 위해 다양한 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 연구 기법들은 특정 이미지의 반복과 같은 처리 데이터에 특화된 사전 지식을 요구하는 경우가 많았기 때문에 현재 발생하고 있는 다양한 비구조 데이터 처리에 한계를 지니고 있다. 또한 데이터의 구조 및 분포에 대한가정에 오류가 있으면 데이터를 정확하게 근사하지 못하게 되어 정확한 모델을 추정할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결할 수 있도록 데이터에 대한 사전지식을 최소한만 활용하고 실제 데이터의 분석 결과에 기반하여 기저 분포를 추정하는 방법을 소개한다. 제안 방법은 파티클 필터링(particle filtering)에 기반한 것으로 많은 수의 파티클 및 파티클과 연관된 가중치를 이용하여 관찰된 데이터를 설명할 수 있는 은닉 변수(latent variable) 모델을 설정한 후 은닉 변수가 이미지를 생성할 가능성을 감안하여 이미지 변화를 추정하는 방법이다. 파티클 필터링을 이용하여 데이터 분포를 추정할 경우 데이터 분포 형태를 가정하지 않고도 분포 추정이 가능하므로 다양한 변화가 발생하는 데이터 처리에 매우 유용하다. 본 논문에서는 주어진 드라마 동영상의 배경 이미지 변화 추정에 제안 방법을 적용하였다. 제안 방법을 이용하여 동일 동영상 배경 구간을 설명할 수 있는 모델을 구성한 후 모델에 기반하여 새로 관찰된 장면(Scene)이 새로운 배경을 갖고 있을 가능성을 계산하였으며, 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 모델이 예측한 배경 변환 지점과 인간 실험자의 배경 변환 판단 결과를 비교·분석하였다.
더보기With the advancement of image recognition techniques and computing power, video analysis has recently attracted much attention. However, previous approaches have limitations for practical analysis of various unstructured video streams because they focus on very restricted features such as repeating frames. In addition, the previous studies do not ensure a proper model with the faulty assumption on the distribution and data organization. In order to alleviate these difficulties, we introduce a particle filtering-based estimation method requiring minimum prior knowledge and assumptions. The proposed method constructs a latent variable model based on a set of particles and their associated weights. This latent variable model is used to compute the likelihood of a newly observed data given the model. This method is especially effective for domains with irregular changes due to particle filtering's flexibility. We apply the proposed method to background segmenting of TV drama episodes. Each background segment is represented by a set of particles. If the likelihood of a newly observed data given the current segment model is low, then a new model is estimated. We validate the performance by comparing its estimation results with those of human estimation.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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