본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.
In this paper, an algorithm for anchor frame detection in news video is proposed, which consists of four steps. In the first step, the cumulative histogram method is used to detect shot boundaries in order to segment a news video into video shots. In the second step, skin color information is used to detect face regions in each shot boundary. In the third step, color information of upper body regions is used to extract anchor object, which produces candidate anchor frames. Then, from the candidate anchor frames, a graph-theoretic cluster analysis algorithm is utilized to classify the news video into anchor-person frames and non-anchor frames. Experiment results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.
