비디오 감시 시스템을 이용하여 사람관련 사건을 실시간으로 인지하거나 빠르게 사건 증거를 확보하기 위해서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있어야 하는데 기존의 비디오 주석시스템에서는 주석 편집자가 모든 프레임으로부터 수작업으로 관련 정보를 색인해야 하기 때문에 많은 시간을 소요하는 문제가 있다. 본 논문에서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람관련 사건 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원하기 위해 전체 비디오 데이터 중에서 사람의 출현과 퇴장을 기준으로 키 프레임을 정의하고 키 프레임에서만 사람 관련 주요 정보를 자동으로 추출하여 주석 데이터베이스에 저장 및 색인하는 비디오 주석 시스템을 개발하였다. 다양한 사람 관련 사건을 처리할 수 있도록 시간 및 감시 목적, 감시 장소, 사건의 종류 별로 검색할 수 있게 데이터베이스를 설계하여 색인된 데이터에 대해 구조 및 내용 기반 질의를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있고 질의 결과를 XML문서로 저장하여 사용자에게 데이터를 제공하는 시스템을 구현하였다.
To recognize human-being in real time or to collect the evidences of incidents related human-being from video surveillance system, fast retrieving video frame data from large archives of video surveillance data is very important. Since the existing video annotation systems annotate all frames of video data manually, it needs a lot of time to create the annotation information about a video data. In this paper, to solve this problem, we defined the key frame based on human-being occurrence and indexed video data based on the key frames. The proposed system automatically detects coming on and going out of human-being from video data as the key frames. Then, it automatically extracts the features from key-frames to index those as annotation. Therefore, the proposed system can quickly and automatically annotate the frames related human-being from video data. To fast retrieve required video data, we also implement the query interface which supports both structure-based query and content-based query from the database.
