• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.118-121
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• 2003

본 논문은 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG기반의 압축 비디오 stream에서［1, 2］, 질의 영상에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 비디오 검색은 높은 차원의 색인 정보를 이용하는데, 높은 차원의 data set을 색인 정보로 하여 효율적인 검색 능력을 보여주는 KD-Trees(K Dimensional-Trees)알고리즘［3］을 비디오 검색기법에 적용하고자 한다. 먼저, key frame에 PCA (Principal Component Analysis) 알고리즘［4］을 이용하여 색인 정보를 추출한 다음, 추출된 색인 정보를 KD-Trees에 적용하여 효율적인 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 기존의 검색 기법보다 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.766-768
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• 2004

동영상에서 객체의 추출은 객체 단위로 압축하는 MPEG-4와 객체의 특성을 기술하고 유사한 영상을 검색하는 기능을 가진 MPEG-7에 기반 기술로, 동영상의 효과적인 압축 및 색인, 검색에 유용하게 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 시간적 정보와 공간적 정보를 이용한 영상 분할 방법을 제시한다. 동영상은 배경 화면과 전방 객체로 이루어져 있는데, 여기서 프레임간 모션벡터로 글로벌영상(배경영상)의 움직임을 분리할 수 있다. 이 Motion-based Segmentation을 통해 배경과 전방객체를 분리하여 rough한 전방객체를 추출하게 된다. 그리고 시간적 분할을 통해 얻은 rough한 전방객체에 모폴로지 변환과 Watershed 알고리즘을 적용하여 배경과 전방객체의 모호한 부분을 제거함으로써 효과적으로 전방객체를 추출한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.2 s.8
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• pp.161-172
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• 1996

The objective of this research is to develope a process of integrating video image into digital map. In order to reach the research objective, the work includes the development of georeferencing technique for video images, the development of pilot system and the assesment process. Georeferencing technique for video images is composed of DGPS positioning, filtering of abnormal points, map conflation, indexing locations for key frames via time tag and indexing locations for total frames. By using the proposed building process, we could find the result that the accuracy of image capturing test points is $92.8%({\pm}2\;frames)$. The eventual meaning of this study is that it is possible to find a new conception of digital map, which overcomes a limitation of exiting two dimensional digital map.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.11
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• pp.1572-1580
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• 2009

Combing through entire video files for the purpose of recognizing and retrieving matching movies requires much time and memory space. Instead, most current similar movie-matching methods choose to analyze only a part of each movie's video-image information. Yet, these methods still share a critical problem of erroneously recognizing as being different matching videos that have been altered only in resolution or converted merely with a different codecs. This paper proposes an audio-information-based search algorithm by which similar movies can be identified. The proposed method prepares and searches through a database of movie's spectral peak information that remains relatively steady even with changes in the bit-rate, codecs, or sample-rate. The method showed a 92.1% search success rate, given a set of 1,000 video files whose audio-bit-rate had been altered or were purposefully written in a different codec.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.733-736
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.598-600
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• 2001

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI영상에서 동여상 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프렝미을 대각선 방향의 픽셀 값을 추출하고 정지영상으로 변환하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있으며, 장면 전한점을 한눈에 확인할 수 있다. 각각의 프레임에서 추추란 픽셀의 칼라 값을 A행렬 i(프레임 수)xj(프레임 영상 높이)로 저장하고, MSE(Mean Square Error)를 용해서 일정의 임계값에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 전환점으로 검출한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.153-156
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• 2000

동영상 정보는 영상정보뿐만 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인방법으로 칼라 임계값을 이용한 컷 검출 방법을 제안하였다. 이것은 frame 간의 유사도를 측정해서 이 값이 주어진 임계값보다 작을 경우, 장면의 전환이 일어나는 곳을 컷 지점으로 검출하는 것인데, 동영상의 장면에 따른 유사도가 다를 수 있기 때문에, 컷을 구성하는 프레임들간의 칼라 임계값에 변동을 주어 최적의 컷 검출율을 구하고자 했다. 초기의 칼라 임계값은 '80'을 사용했고, 이후 frame 의 유사도가 임계값보다 클 경우, 즉 장면전환이 일어나지 않았을 경우일정한 상수 값을 초기 임계값에서 감산토록 하였다. 이러한, 과정을 거쳐 추출된 frame을 가지고 원하는 이미지를 검색하게 되면 사용자의 노력 및 검색 시간이 단축되고, 동영상 정보의 관리가 용이해진다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.11-14
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• 2001

본 논문은 컬러를 이용한 영상 검색 방법에 관한 것으로 영상 데이터의 효율적인 관리를 위해 먼저 전처리 단계로 웨이블릿 변환을 수행한 후 가장 낮은 저주파 부밴드 영상을 획득한다. 그리고, 변환 후 획득된 영상을 클러스터로 구분한 후, 고유치 및 고유 벡터를 이용하여 특징을 추출하여 색인 정보로 이용하였다. 클러스터링은 영상 화소의 컬러공간 상의 3차원 거리를 클러스터링의 기준으로 삼아 순차 영역 분할(Sequential Clustering) 방법을 적용하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.30-36
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• 2008

The multimedia that is characterized by multi-media, multi-features, multi-representations, huge volume, and varieties, is rapidly spreading out due to the increasing of application domains. Thus, it is urgently needed to develop a multimedia information system that can retrieve the needed information rapidly and accurately from the huge amount of multimedia data. For the content-based retrieval of moving picture, picture information is generally used. It is generally used when video is segmented. Through that, it can be a structural video browsing. The tasking that divides video to shot is called video segmentation, and detecting the cut for video segmentation is called cut detection. The goal of this paper is to divide moving picture using HMMD(Hue-Mar-Min-Diff) color model and edge histogram descriptor among the MPEG-7 visual descriptors. HMMD color model is more familiar to human's perception than the other color spaces. Finally, the proposed retrieval system is implemented as hardware.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.1
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• pp.28-33
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• 2003

This paper proposes a database index and retrieval method using the PCA(Principal Component Analysis). We perform a scene change detection and key frame extraction from the DC Image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG. In the extracted key frame, we use the PCA, then we can make codebook that has a statistical data as a codeword, which is saved as a database index. We also provide retrieval image that are similar to user's query image in a video database. As a result of experiments, we confirmed that the proposed method clearly showed superior performance in video retrieval and reduced computation time and memory space.