• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.5
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• pp.650-657
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• 2011

This paper proposes a novel bit allocation algorithm for H.264 scalable extension(SE) based on a human visual system (HVS) to improve the coding efficiency. The proposed algorithm is consist of two stages: visual weighting model and visual weighting-based bit allocation algorithm. In the first stage, the visual weighting for each macroblock (MB) is analyzed according to the region of interests. Then the adaptation of the visual weighting into the bit allocation routine for each quality layer is performed for improving the visual quality. In the simulation results, it is observed that the proposed scheme can improve the subjective and objective video quality in the same bit rate, compared to the previous scalable video coding in H.264.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.383-385
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• 2007

웨이블릿 화상 코딩 기법은 자연적으로 레이어드된 비트스트림을 생성해 내기 때문에, 주파수 제한적인 채널 상황에서 에러에 강한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 Progressive Image Coder의 성능을 비교하고 평가하는 새로운 기법인 시각적 엔트로피를 이용해, 웨이블릿 영역에서 시각적인 가중치를 이용해 정량화하려고 한다. 이 시각적인 가중치는 주파수 영역과 공간 영역에서, 인간의 시각 체계(HVS, human visual system)에 기반 하여 만들어진 것으로, 웨이블릿 계수들의 코딩 순서를 결정하는 기준으로 사용되고, 이렇게 해서 시각적인 화질을 개선할 수가 있다. 정규화된 채널 용량이 0.3일 때, 전송 이득은 시각적 엔트로피로 측정해 보았을 때 23% 이상 얻을 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.15-20
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• 2002

The frame coding inside the screen for a video coder has a big influence on the quality of the whole frame. The standardized video coder uses DCT, however it can give rise to a low image quality due to the blocking effect at low bit rate. This paper proposes a video coding method for an image quality improvement in human visual aspects. With the proposed method, the perceptual weight is coded with SPIHT and VLC by applying it into the frame and the visual noises are eliminated.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.735-742
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• 2003

In the information retrieval system, document clustering technique is to provide user convenience and visual effects by rearranging documents according to the specific topics from the retrieved ones. In this paper, we clustered documents using K-Means algorithm and present the effect of index terms weighting scheme on the document clustering. To verify the experiment, we applied Latent Semantic Indexing approach to illustrate the clustering results and analyzed the clustering results in 2-dimensional space. Experimental results showed that in case of applying local weighting, global weighting and normalization factor, the density of clustering is higher than those of similar or same weighting schemes in 2-dimensional space. Especially, the logarithm of local and global weighting is noticeable.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.153-156
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• 2007

인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.460-465
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• 2007

영상 내 사물들의 카테고리를 인식하는 연구는 시각적 영상처리와 연관된 다양한 분야에서 활발히 진행되고 있다. 객체 범주화(Object Categorization)는 가정과 같은 실내에서 책상, 의자, 컵, 주전자 등의 다양한 사물들을 구분하여 인식하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 최근 영상 내 객체들의 카테고리 분석을 위해 연구된 PLSA를 기반으로 특이점에 가중치를 부여하여, 보다 유사한 카테고리 간에 인식 성능을 향상시키는 접근법에 대하여 연구하였다. PLSA는 문서기반의 정보검색 분야로부터 소개된 기법으로, 약한 수준의 비감독 방법임에도 불구하고 인상적인 인식성능을 보여준다. 그러나 비슷한 특징점 분포를 보이는 유사한 카테고리 간의 객체 카테고리 인식에 대해서는 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 연구에서는 카테고리간의 비교실험을 통해 각 특징점에 대하여 가중치를 부여한 PLSA를 적용하여 유사한 객체 간의 카테고리 인식 가능성을 살펴보았다. 실험에서는 기존의 PLSA 기법과 제안한 가중치를 부여 PLSA 기법을 각각 적용하여 그 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 기존 PLSA 기법에서는 비교적 낮은 인식률을 보인 유사한 카테고리 인식에 대하여 실험 결과를 통해 가중치를 부여한 PLSA 기법이 보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.543-545
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• 1999

컴퓨터 시스템은 주파수를 제공하는 수정발진자의 환경적 요인에 의한 오차 등으로 인해 정확한 시각을 유지하지 못한다. 정확한 시각 유지를 통해 외부 시각원으로부터 시각신호를 받아 로컬 시스템의 시각오류를 보정하는 시각동기 클라이언트를 이용하는 방법을 연구하였다. 정밀도 향상을 위해 다중서버 선택기능을 보강하였고, 지연시간에 따른 시각원의 가중치를 적용하였다. 특히 시각변화에 민감한 프로세스가 많은 시스템에서 시각 오류 보정시 시각의 급변은 시스템에 무리를 일으키므로 점근적 보정을 통한 안정적 방법이 필요하다. 이를 위해 축적결과기반 시각오류 보정방법을 적용하여 네트워크 지연의 급작스런 변화에도 분산을 통한 충격을 완화하여 안정적인 시각보정을 할 수 있도록 하였다. 시각오류 요인과 시각동기방법, 클라이언트 구현과 실험결과를 제시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1386-1399
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• 2004

This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-Pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.505-507
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• 2004

시트콤 동염상은 고정된 배경을 갖는 중 아웃에 연이어 오는 줌 인으로 구성되어 있고, 또한 활영되는 배경의 수는 한정되어 있는 특성이 때문에, 이러한 배경의 시각적 특성을 사용하여 배경들을 학습시키고 자동으로 분리시킬 수 있다. 본 논문에서는 신경망의 일종인 LVQ[1]를 사용하여 이러한 증류의 비디오 동영상에 대한 자동 배경 분류 방법을 제안한다. 우선, MPEG-7 시각 기술자를 이용하여 신(scene) 배경의 시각적인 특성을 추출하고 이러한 시각적 특성을 미리 제작자에 의해서 주어진 배경 점보로서 LVQ를 학습시킨다. 학습이 진행되면서 특정 배경의 시각적 특성은 LVQ의 가중치로서 표현되며, 다른 배경을 자동으로 분류하는데 사용된다 제안된 LVQ기반의 분류 방법을 사용한 두 종류의 시트콤 동영상에 대한 실험 결과는 분류에 대한 어떠한 하드코딩 없이 80-90%의 정확도로 시트콤 동영상의 배경을 자동으로 분류한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.673-676
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• 2001

디지털 워터마킹이란 디지털 데이터에 인간이 감지 할 수 없도륵 특정정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 3레벨을 이용하여 각 부대역에 디지털 영상 내부에 시각적으로 인식 가능한 심벌(마크, 심벌, 인장 또는 사인)을 삽입한다. 다중 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택하여 각 부대역별 웨이블릿 계수에 가중치를 달리 결정하여 삽입하고 PN코드를 이용한 디지털 워터마킹을 제안하였다. 제안한 워터마킹 방법은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 다양한 공격에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.