본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 컬러-$x^2$ 히스토그램은 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 추출 방법이다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.
수면은 인간에게 삼분의 일 정도 잠을 자면서 보낸만큼 매우 중요한 생리 현상이다. 본 논문에서는 이러한 수면을 환경을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 또한 수면의 질 발전을 위하여 피로도, 음주도, 그리고 공복도를 입력하여 각각의 상황에 따른 뒤척임을 추출한다.
수면은 우리 인간에게 매우 중요한 생리 현상으로, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 수면을 취하면서 보낸다고 한다. 본 논문은 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질과 발전 방향을 모색한다. 수면 측정은 장면 전환 검출 방법 중의 하나인 X2 히스토그램을 이용하여 측정하도록 한다. X2 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하여 그들의 상관관계를 알아본다.
본 논문에서는 기존에 제안되었던 컬러 히스토그램과 $X^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 새로운 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 이 방법은 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 또한 급진적 장면 전환 검출에서 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
수면은 인간에게서 중요한 생리 현상이며, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 잠을 자면서 보낸다고 한다. 본 논문에서는 이러한 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출한다.
본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.
본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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