METHOD FOR AUGMENTING VIDEO CONTENT

The present invention relates to a method for augmenting video content, which structures and augments video content by using a semantic structure and analysis of a social network, and thus, in a field, such as a video-on-demand service, a desired video can be accurately searched for in a large amount of video content or a large amount of video content can be systematically managed. The method for augmenting video content according to the present invention comprises: a step 1 of structuring input video content; and a step 2 of augmenting the structured video content through analysis of a social network. The step 1 of structuring input video content comprises: a step 1-1 of extracting a visual frame from the video content, and linking the visual frame and a correlated keyword, extracted from text data related to the video content, through maximum entropy analysis; a step 1-2 of classifying the correlated keyword as one of four entities; and a step 1-3 of recognizing a visual object and an audio event in the video content, and performing indexing of metadata on the recognized visual object and the audio event. The step 2 of augmenting the structured video content through analysis of a social network comprises: a step 2-1 of constructing a social network based on the metadata related to the video content; a step 2-2 of applying a Markov clustering algorithm so that video clusters related to the video content are selected; and a step 2-3 of selecting a cluster, having a dependence rank equal to or higher than a predetermined rank, among the selected video clusters as augmentation content, and performing indexing of metadata on the selected augmentation content. The extracted visual frame is divided into 6 x 6 blocks and the blocks are represented by 2D or 3D feature vectors calculated based on motion vectors, locations, texture, or colors of the blocks. 본 발명은 비디오 컨텐츠 증강방법에 관한 것이다.본 발명의 특징은 입력된 비디오 컨텐츠를 구조화하는 제1단계, 구조화된 비디오 컨텐츠를 소셜 네트워크 분석을 통해 증강하는 제2단계로 나눠지고, 제1단계에서는 비디오 컨텐츠로부터 비주얼 프레임을 추출하고, 비디오 컨텐츠와 연관된 텍스트 데이터로부터 추출된 연관 키워드를 최대 엔트로피 분석을 이용하여 링킹하는 제1-1단계, 연관 키워드를 4개의 엔티티로 분류하는 제1-2단계, 비디오 컨텐츠에서 비주얼 오브젝트 및 오디오 이벤트를 인식하고, 인식된 상기 비주얼 오브젝트 및 오디오 이벤트에 대해 메타데이터 인덱싱을 수행하는 1-3단계를 포함하고 있고, 제2단계에서는 비디오 컨텐츠와 관련된 메타데이터를 기반으로 소셜 네트워크를 구축하는 제2-1단계, 비디오 컨텐츠와 관련된 비디오 클러스터를 선택하기 위해 마르코프 클러스터링 알고리즘을 적용하는 제2-2단계, 선택된 비디오 클러스터에서 일정 의존도 순위 내의 클러스터를 증강 컨텐츠로 선택하고, 선택된 증강 컨텐츠에 대해 메타데이터 인덱싱을 수행하는 제2-3단계를 포함하되, 상기 추출된 비주얼 프레임은 6 x 6 블록으로 분할되고, 상기 블록의 모션 벡터, 위치, 텍스처, 색상으로부터 계산된 2, 3차원