Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.783-786
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2002
최근 비디오 데이터의 급격한 증가에 따라 원하는 동영상 정보를 검색하고자 할 때 막대한 시간과 노력의 낭비가 생긴다. 비디오 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요하다. 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 장면전환 검출이 된다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출한 후, 검출된 장면들 간의 변화를 참조하여 계층적 구조로 설정하여 동영상의 인덱스를 생성하는 방법을 소개한다. 컷으로 검출된 장면들을 비교하는데에는 전역적인 방법과 Bipartite 매칭을 이용한 국부적인 방법이 비교되었다. 컷 사이의 비교에 국부적인 방법을 사용함으로써 씬이 잘못 구분되는 오류를 줄일 수 있었다.
In this paper, we propose novel scene change detection and key frame selection techniques, which use two feature images, i.e., DC and edge images, extracted directly from MPEG compressed video. For fast edge image extraction. we suggest to utilize 5 lower AC coefficients of each DCT. Based on this scheme, we present another edge image extraction technique using AC prediction. Although the former is superior to the latter in terms of visual quality, both methods all can extract important edge features well. Simulation results indicate that scene changes such as cut. fades, and dissolves can be correctly detected by using the edge energy diagram obtained from edge images and histograms from DC images. In addition. we find that our edge images are comparable to those obtained in the spatial domain while keeping much lower computational cost. And based on HVS, a key frame of each scene can also be selected. In comparison with an existing method using optical flow. our scheme can select semantic key frames because we only use the above edge and DC images.
This paper proposes a video model for the implementation of the cultural video database system. We have utilized an efficient scene change detection method that segments cultural video into semantic units for efficient indexing and retrieval of video. Since video has a large volume and needs to be played for a longer time, it implies difficulty of viewing the entire video. To solve this Problem. the cultural video abstraction was made to save the time and widen the choices of video the video abstract is the summarization of scenes, which includes important events produced by setting up the abstraction rule.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.290-294
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2001
비디오 데이터를 인덱싱 하기 위해서는 우선적으로 장면 전환을 검출하여 키 프레임을 추출하고 추출된 키 프레임을 바탕으로 인덱싱 작업을 수행한다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출하기 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하고, 축구 비디오가 갖는 특성을 이용하여 샷 사이의 흐름을 파악하여 시각 정보를 분석하며, 이를 바탕으로 축구 비디오를 다양한 방법으로 인덱싱하는 방법을 제시한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.75-82
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2002
Video viewers can not understand enough entire video contents because most video is long length data of large capacity. This paper Propose efficient scene change detection and video abstracting using new shot clustering to solve this problem. Scene change detection is extracted by method that was merged color histogram with χ2 histogram. Clustering is performed by similarity measure using difference of local histogram and new shot merge algorithm. Furthermore, experimental result is represented by using Real TV broadcast program.
In this paper, an efficient and fast method to segment a video in the MPEG(motion picture expert group) video stream is proposed. For the real time processing of large amount of broadcasting data, we use DC images of I-frames in an MPEG compressed video with minimal decoding. Using the modified histogram comparison which counts on not only luminance but also chrominance information, the scene change detection was performed in the fast and accurate way Also, to discriminate anchorperson frame from non-anchor frame, a neural network method was introduced.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.65-67
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2012
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.637-639
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2022
장면 전환 검출을 위해 히스토그램 등 단일 특성만 고려할 경우 움직임이 많은 영상과 조명의 변화가 다양하거나 단조로운 색상으로의 장면 전환이 일어나는 영상에 검출이 어렵다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 프레임 간 색상 히스토그램을 비교 후, SURF를 적용하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.809-812
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2001
내용에 기반한 동영상 검색에서, 하나의 장면을 나타내는 대표 프레임을 자주 이용한다. 이를 위해 동영상의 장면전환을 검출하는 기술이 필요하며, 일반적으로 칼라 히스토그램 비교방법이 많이 쓰인다. 그러나 이는 급격한 밝기변화에 민감하고 칼라 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 이러한 단점을 보완하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존의 칼라 히스토그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.193-201
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2006
This paper presents a method that allows for detection of all rapid and gradual scene changes. The method features a combination of the current color histogram and the local $X^{2}-test$. For the purpose of this paper, the $X^{2}-test$ scheme outperforming existing histogram-based algorithms was transformed, and a local $X^{2}-test$ in which weights were applied in accordance with the degree of brightness was used to increase detection efficiency in the segmentation of color values. This Method allows for analysis and segmentation of complex time-varying images in the most general and standardized manner possible Experiments were performed to compare the proposed local $X^{2}-test$ method with the current $X^{2}-test$ method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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