특이값 분해와 점증적 클러스터링을 이용한 뉴스 비디오 샷 경계 탐지

Abstract

본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한 번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커 샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이값 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이값 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.