시ㆍ공간적 정보를 이용한 비디오 OCR 시스템에 관한 연구

Basic Information

Title

시ㆍ공간적 정보를 이용한 비디오 OCR 시스템에 관한 연구

Subtitle

-

Parallel Title

-

Country

국내

Production Date

2003-**-**

Language

한국어

Size (mm)

-

Pages

114

ISBN/ISSN

-

Edition

-

Master Files

-

Producer

신청호 (연세대학교 대학원 전기전자공학과 박사 논문 저자)

Description

(논문요약) 본 논문에서는 뉴스 비디오 영상에서 자동적으로 캡션 텍스트를 검출하여 인식하는 비디오 OCR 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 캡션 텍스트 영역의 시간적 특성에 기초한다. 먼저 저주파 필터링된 히스로그램 차이와 픽셀 값 차이를 신경회로망의 입력으로 사용하여 장면이 전환하는 프레임을 검출한다. 다음으로 캡션 등록 기술을 이용하여 누적된 차영상 정보로부터 캡션 텍스트가 나타나는 프레임을 검출하고 해당 캡션 텍스트가 얼마나 오랫동안 지속하는 지에 대한 정보를 구성한다. 영역 분해 방법을 이용하여 텍스트가 나타나는 프레임에서 캡션 텍스트의 공간적 위치를 찾는다. 찾아진 캡션 텍스트 영역에서 등록된 픽셀 값의 히스토그램을 이용하여 캡션 텍스트가 사라지는 프레임을 구한다. 적응 다중 프레임 통합 방법과 인터포레이션 방법을 이용하여 캡션 텍스트가 가지고 있는 낮은 해상도와 복잡한 배경의 문제를 해결한다. 마지막으로 등록된 캡션 텍스트의 픽셀 값을 이용하여 검출된 캡션 텍스트를 효과적으로 이진화한다. 다양한 뉴스 동영상을 이용하여 기존 방법과 제안한 방법의 검출율과 검출 속도를 객관적으로 평가하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다 (1) 급작스런 장면 전환실험에서 검출 비율은 99%로 기존 방법과 비슷한 성능을 보였으나, 오검출 비율을 나타내는 precision에서는 10%이상 향상된 성능을 보였다. (2) 캡션 등록 기술은 캡션 텍스트가 가지고 있는 시간적 정보를 최대한 이용하기 때문에 동영상에서의 카메라의 이동이나 물체의 움직임에 강인한 성능을 나타내였다. 또한 카메라의 플래시에도 영향을 받지 않았다. (3) 텍스트의 텍스쳐 특징을 사용하지 않기 때문에, 시스템의 성능이 캡션 텍스트의 폰트, 크기, 색상, 영상의 해상도, 복잡한 배경 등에 영향을 거의 받지 않았다. 또한 기존 방법이 주로 영어에만 적용된 것에 반해 한국어와 일본어 등에도 적용할 수 있었다. 특히 일본 뉴스 동영상에서 세로로 정렬된 텍스트도 아무런 문제없이 검출할 수 있었다. (4) 적응 다중 프레임 통합 방법은 다중 프레임 평균 방법에 비해 효과적으로 비디오 텍스트에 포함된 복잡한 배경을 제거했다. 인터폴레이션 기법을 이용하여 비디오 텍스트가 가지고 있는 낮은 해상도의 문제를 성공적으로 해결 할 수 있었다. (5) 제안한 방법은 기존 방법이 검출하지 못한 다양한 캡션 효과에 대해서도 강인한 성능을 보였다. 예를 들어 점진적으로 나타나거나 연속적으로 나타나는 텍스트로 검출할 수 있었다. (6) MPEG으로 인코딩된 동영상에서 텍스트를 검출하는데 실시간보다 약 3배나 빠른 처리 속도를 보여주었다. 이는 텍스트 영역을 찾기 위해 텍스쳐 특징을 추출하는 것과 같은 복잡한 계산을 포함하지 않고, 중복된 텍스트를 제거하기 위한 추적 과정도 필요로 하지 않기 때문이다.

Holdings Information 2