• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.110-113
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• 2002

통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1349-1352
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• 2000

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI 영상에서의 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 변환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 프레임을 블록화 시켜 대각선 방향으로 블록간의 ALH(Average of Luminance Histogram)를 비교하여 일정한 임계치에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 변환점으로 검출하게 된다. 점진적 장면의 변화에 대비하기 위해 장면 변환점이 추출될 때까지 임계치 값을 낮춰줌으로서 정확한 장면 전환 지점을 검출하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.562-564
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• 1998

멀티미디어 기술이 발전됨에 따라 방대한 양의 동영상 데이터로부터 원하는 장면을 빠르고 손쉽게 검색하기 위한 연구는 동영상을 포함한 멀티미디어 서비스가 제공되는 현 시점에서 대단히 시급한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 동영상데이터를 대상으로 장면전환 지점을 검출하기 위하여 검색을 원하는 영상을 4개의 구역으로 구분하여 각각의 구역에 경계위치를 설정하며, 설정된 경계위치에 해당하는 칼라값을 분석하여 비디오 메모리에 저장한 후 이미지 데이터 베이스에 저장된 동영상 데이터의 각 Frame도 공간별 칼라값을 추출하여 이를 비디오 메모리값과 비교해서 연속된 두 Frame간의 칼라값 차이를 구하여 그 차이가 임계값 이상이 되면 장면전환 지점으로 검출하는 방법으로 사용자가 원하는 정보를 빠르게 검색하는 시스템을 설계하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.289-292
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• 2008

본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.583-587
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• 2002

비디오를 시청하기 위하여 원하는 비디오를 선택하고자 할 때 사용자들은 비디오의 전반적인 내용을 알 수 있는 방법이 많지 않다. 따라서 비디오 시청을 원하는 사용자들에게 비디오의 전반적인 개요를 보여주어 선택 할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\times$2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.9 no.4
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• pp.272-279
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• 2008

Shot change detection is an important technique for effective management of video data, so detection scheme requires adaptive detection techniques to be used actually in various video. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using the mean of feature value on variable reference blocks. Our algorithm determines shot change detection by defining adaptive threshold values with the feature value extracted from video frames and comparing the feature value and the threshold value. We obtained better detection ratio than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We also had good detection ratio for other several methods of feature extraction and could see realtime operation of shot change detection in the hardware platform with low performance was possible by implementing it in TVUS model of HOMECAST company. Thus, our algerian in the paper can be useful in PMP(portable multimedia player) or other portable players.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.4
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• pp.23-33
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• 2009

A shot change detection technique is an important technique for effective management of video data, thus it requires an adaptive algorithm for various video sequences to detect an accurate shot change frames. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using histogram mean of frames within extension sliding window. Our algorithm calculates a frame feature value using histogram and defines an adaptive threshold using an average of histogram mean of frames within the extension sliding window and determines a shot change by comparing the feature value and the threshold. We obtained better detection rate than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We verified real-time operation of shot change detection in the hardware platform with low performance by implementing it on TVUS HM-900 PLUS model of Homecast. The Proposed algorithm can be useful in the hardware platform such as portable multimedia player(PMP) or cellular phone with low CPU performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.271-273
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• 2001

본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 MPEG-1 비디오 데이터 정보 중 인트라 모드로 부호화된 매크로블록(macroblock) 타입 개수를 이용하여 후보 컷(cut)을 검출한다. 이렇게 검출된 후보 컷은 이전에 검출된 후보 컷과의 히스토그램 차와 화소 특징값의 분산값과 평균간을 이용하여 카메라 브레이크(camera break)와 같은 일반적인 장면전환(abrupt scene change)뿐만 아니라 커튼효과(curtaining effect)나 페이딩효과(fading effect)와 같은 점진적인 장면전환(gradual scene change)을 검출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.51-58
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• 2005

This paper proposes a robust scene change detection technique that uses the weighted chi-square test and the automated threshold-decision algorithms. The weighted chi-square test can subdivide the difference values of individual color channels by calculating the color intensities according to NTSC standard, and it can detect the scene change by joining the weighted color intensities to the predefined chi-square test which emphasize the comparative color difference values. The automated threshold-decision at algorithm uses the difference values of frame-to-frame that was obtained by the weighted chi-square test. At first, The Average of total difference values is calculated and then, another average value is calculated using the previous average value from the difference values, finally the most appropriate mid-average value is searched and considered the threshold value. Experimental results show that the proposed algorithms are effective and outperform the previous approaches.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.10
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• pp.89-95
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• 2013

Smoking in elevators is a criminal offense that is included in a misdemeanor. Because of that smoking in elevators can be very critical for our growing children and weak women. In this paper, we would like to extract criminals doing this criminal offense to smoke in elevators. Extraction method detect difference value using modified color-X2-test and it was normalized. Next, we find frames that has occurred scene change in successive frames using the four-step algorithm of scene change detection. Finally, we present the method of smoking image retrieval and extraction in stored large amount of video. In the experiment, we show process and number of scene change detection, and the number of video searched per retrieval time. The extracted smoking video is to submit as evidence for the police or court.