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DVID : Dynamic Video Object Data Mode
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자료설명
4.2 원시 비디오 데이터 처리
원시 비디오 데이터의 처리 예로서 그림 4에서 세개의 장면 비디오 객체(Ocv)들을 생성하고, 그로부터 하나의...
원시 비디오 데이터의 처리 예로서 그림 4에서 세개의 장면 비디오 객체(Ocv)들을 생성하고, 그로부터 하나의...
본문/내용
4.2 원시 비디오 데이터 처리
원시 비디오 데이터의 처리 예로서 그림 4에서 세개의 장면 비디오 객체(Ocv)들을 생성하고, 그로부터 하나의 기본 비디오 객체(Opv)를 생성하는 과정을 보여준다.
그림 원시 비디오 데이터 처리
먼저 원시 비디오 데이터를 분석하여 여러 장면들로 분할하는 과정이 필요하다. 이러한 비디오 분할 방법으로는 크게 나누어 픽셀/블럭 비교법, 히스토그램 비교법, MPEG 비디오의 DCT 계수 이용법, 그리고 부분대역 특징 비교법 등이 있는데, 어떤 방법을 사용할 것인지는 구현 문제이므로 여기서는 더이상 언급하지 않기로 하고, 각 비디오 분할 방법에 대한 자세한 설명은 [12,13]을 참조하기 바란다.
다음으로 비디오 분할 과정에 의해 검출된 각 장면마다 연속된 해당 프레임들을 포함하는 장면 비디오 객체(Ocvi, i = 1, 2, 3)를 생성하고, 각 객체 내의 시스템 속성들과 사용자 속성들의 값을 설정한다.
마지막으로 각 장면 비디오 객체들을 시간 순서대로 정렬한 리스트(Lcv1)를 포함하는 기본 비디오 객체(Opv1)를 생성하고 관련 속성들의 값을 설정함으로써 원시 비디오 데이터에 대한 처리 과정이 완…(생략)
원시 비디오 데이터의 처리 예로서 그림 4에서 세개의 장면 비디오 객체(Ocv)들을 생성하고, 그로부터 하나의 기본 비디오 객체(Opv)를 생성하는 과정을 보여준다.
그림 원시 비디오 데이터 처리
먼저 원시 비디오 데이터를 분석하여 여러 장면들로 분할하는 과정이 필요하다. 이러한 비디오 분할 방법으로는 크게 나누어 픽셀/블럭 비교법, 히스토그램 비교법, MPEG 비디오의 DCT 계수 이용법, 그리고 부분대역 특징 비교법 등이 있는데, 어떤 방법을 사용할 것인지는 구현 문제이므로 여기서는 더이상 언급하지 않기로 하고, 각 비디오 분할 방법에 대한 자세한 설명은 [12,13]을 참조하기 바란다.
다음으로 비디오 분할 과정에 의해 검출된 각 장면마다 연속된 해당 프레임들을 포함하는 장면 비디오 객체(Ocvi, i = 1, 2, 3)를 생성하고, 각 객체 내의 시스템 속성들과 사용자 속성들의 값을 설정한다.
마지막으로 각 장면 비디오 객체들을 시간 순서대로 정렬한 리스트(Lcv1)를 포함하는 기본 비디오 객체(Opv1)를 생성하고 관련 속성들의 값을 설정함으로써 원시 비디오 데이터에 대한 처리 과정이 완…(생략)
참고문헌
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[2] Little, T.D.C. and Ghafoor, A., `Interval-based conceptual models for time-dependent multimedia data,` IEEE TKDE, Vol.5, No.4, pp. 551-563, 1993.
[3] Weiss, R., Duda, A. and Gifford, D.K., `Composition and search with a video algebra,` IEEE Multimedia, Vol.2, No.1, pp. 12-25, 1995.
[4] Oomoto, E. and Tanaka, K., `OVID: Design and implementation of a video-object database system,` IEEE TKDE, Vol.5, No.4, pp. 629-643, 1993.
[5] Gibbs, S., Breiteneder, C. and Tsichritzis, D., `Data modeling of time-based media,` in Proceedings of the ACM-SIGMOD, pp. 91-102, 1994.
[6] Hjelsvold, R., `VideoSTAR - A Database for Video Information Sharing,` Dr.Ing. Thesis, Norwegian Institute of Technology, 1995.
[7] Hamakawa, R. and Atarashi, A., `Composite Models,` The handbook of multimedia information management, pp. 211-236, Prentice Hall, 1997.
[8] Ahanger, G. and Little, T.D.C., `Automatic Composition Techniques for Video Production,` IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, Vol.10, No.6, 1998.
[9] Decleir, C., Hacid, M.S. and Kouloumdjian, J., `Modeling and Querying Video Databases,` In Proceedings 24th EUROMICRO`98 Conference Workshop on Multimedia and Telecommunications, 1998.
[10] Khoshafian, S. and Baker, A., `Multimedia and Image Databases,` Morgan Kaufmann Publishers, 1996.
[11] Mackay, W.E. and Davenport, G., `Virtual Video Editing in Interactive Multimedia Applications,` CACM, Vol.32, No.7, pp. 802-810, 1989.
[12] Ahanger, G., and Little, T.D.C., `A Survey of Technologies for Parsing and Indexing Digital Video,` Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol.7, No.1, pp. 28-43, 1996.
[13] Patel, N.V. and Sethi, I., `Video Segmentation for Video Data Management,` The handbook of multimedia information management, pp. 139-165, Prentice Hall, 1997.
[2] Little, T.D.C. and Ghafoor, A., `Interval-based conceptual models for time-dependent multimedia data,` IEEE TKDE, Vol.5, No.4, pp. 551-563, 1993.
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[13] Patel, N.V. and Sethi, I., `Video Segmentation for Video Data Management,` The handbook of multimedia information management, pp. 139-165, Prentice Hall, 1997.
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I D : qqad****** Date : 2013-05-17 FileNo : 16074171 |
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