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은닉 마코프 모델을 이용한 골프 비디오의 시멘틱 이벤트 검출
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  • 은닉 마코프 모델을 이용한 골프 비디오의 시멘틱 이벤트 검출
  • Semantic Event Detection in Golf Video Using Hidden Markov Model
저자명
김천석,추진호,배태면,진성호,노용만,Kim. Cheon Seog,Choo. Jin Ho,Bae. Tae Meon,Jin. Sung Ho,Ro. Yong Man
간행물명
멀티미디어학회논문지
권/호정보
2004년|7권 11호|pp.1540-1549 (10 pages)
발행정보
한국멀티미디어학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 골프 비디오의 시멘틱한 이벤트들을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 목적은 하이라이트에 기반한 비디오의 색인 및 요약을 용이하도록 이벤트들을 식별하고 분류하는 것이다. 제안된 알고리즘은 먼저 골프 비디오의 분석을 통하여 4개의 이벤트를 정의하고, 각 이벤트를 구성하는 상태를 이용하여 HMM 모델을 설계한다. 또한 각 이벤트의 HMM을 구성하는 파라메타를 구하기 위해 MPEG-7 시각 기술자에 기반한 10개의 시각 정보 특징들을 이용한다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 골프 이벤트들을 식별하는데 있어 양호한 성능의 검출 결과를 보여 주고 있다.

기타언어초록

In this paper, we propose an algorithm to detect semantic events in golf video using Hidden Markov Model. The purpose of this paper is to identify and classify the golf events to facilitate highlight-based video indexing and summarization. In this paper we first define 4 semantic events, and then design HMM model with states made up of each event. We also use 10 multiple visual features based on MPEG-7 visual descriptors to acquire parameters of HMM for each event. Experimental results showed that the proposed algorithm provided reasonable detection performance for identifying a variety of golf events.