Video Genre Classification Method using Visual Rhythm
Hye-Won Jung, Hae-Yeoun Lee · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2025
OTT 서비스 및 동영상 플랫폼의 대중화로 인해 동영상 콘텐츠 소비가 증가하였고, 이에 따라 효과적인 콘텐츠 장르 분류의 중요성과 수요가 증가하였다. 이러한 사회적인 변화에 맞춰 최근 인공지능 기술을 통해 동영상 장르 분류를 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 빠르게 동영상 콘텐츠의 장르를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 동영상 프레임의 시각적 특징을 반영한 비주얼 리듬을 생성하고, 이를 변형된 Densenet201 모델에 적용하여 방대한 크기의 동영상을 빠르게 장르 분류할 수 있다. 유튜브 등에서 수집한 다양한 동영상을 6개 장르로 분류하여 동영상 데이터셋을 구축한 후에 제안하는 방법에 대한 성능을 검증하였고, 98.5%의 장르 분류 정확도를 달성하였다.