화자 인식을 통한 등장인물 기반의 비디오 요약
Character-Based Video Summarization Using Speaker Identification
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참고문헌
초록
본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.
Abstract
In this paper, we propose a character-based summarization algorithm using speaker identification method from the dialog in video. First, we extract the dialog of shots containing characters' face and then, classify the scene according to actor/actress by performing speaker identification. The classifier is based on the GMM(Gaussian Mixture Model) using the 24 values of MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient). GMM is trained to recognize one actor/actress among four who are all trained by GMM. Our experiment result shows that GMM classifier obtains the error rate of 0.138 from our video data.
참고문헌 (7)
- Ying Li, "Content-Based Movie Analysis and Indexing Based on AudioVisual Cues", 14(8), pp.1073~1085 (2004)
- Minerva Yeung, "Segmentation of Video by Clustering and Graph Analysis", 71(1), pp.94~109 (1998)
- Thomas F. Quantieri, "Discrete-Time Speech Signal Processing" (2001), Prentice Hall
- Douglas A. Reynolds, "Robust Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models", 3(1), pp.72~83 (1995)
- S. B. Davis, "Comparison of Parametric Representations for Mono- Syllabic Word Recognition in Continuously Spoken Sentences IEEE Trans. on Acoustics", 28, pp.357~366
- B.Atal, "Automatic recognition of speakers from their voices"
- L.P. Cordella, "A Real-Time Text-Independent Speaker Identification System", pp.632~637 (2003)