• 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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.127-137
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• 1998

In this paper, we propose the method of extracting edge information from MPEG video sequences for the detection of scene changes. In a the proposed method, five significant AC coefficients of each MPEG block are utilized to obtain edge images from the MPEG video. AC edge images obtained by the proposed scheme not only produce better object boundary information than conventional methods using only DC coefficients, but also can reduce the boundary effects produced by DC-based. Since the AC edge image contains the content information of each frame, it can be effectively utilized for the detection of scene change as well as the content-based video query. Experimental results show that the proposed method can be effectively utilized for the detection of scene changes.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.12
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• pp.95-100
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• 2012

In this paper, we see the means for the assault, the type of unlawful exercise of power. Also, we see the violence, the physical exercise accompanying with assault. Now, it has caused numerous crimes in elevators. This paper is to present a way to extract the violence and assault that occurred in elevators. Key frame was extract by color histogram method, one of the ways to scene change detection techniques. Extracted key frames are key frames of a scene containing a forensic crime scene video. Also, the key frames of the scene should be submitted to the forensic evidence.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.7
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• pp.877-885
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• 2004

In this paper, we propose an enhancement shot change detection method using the neural net and the robust feature selection out of multiple features. The previous shot change detection methods usually used single feature and fixed threshold between consecutive frames. However, contents such as color, shape, background, and texture change simultaneously at shot change points in a video sequence. Therefore, in this paper, we detect the shot changes effectively using robust features, which are supplementary each other, rather than using single feature. In this paper, we use the typical CART (classification and regression tree) of data mining method to select the robust features, and the backpropagation neural net to determine the threshold of the each selected features. And to evaluation the performance of the robust feature selection, we compare the proposed method to the PCA(principal component analysis) method of the typical feature selection. According to the experimental result. it was revealed that the performance of our method had better that than the PCA method.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2294-2301
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• 1998

The aim of this paper is to extract features from each news scenes for example, symbol icon which can be distinct each broadcasting corp, icon and caption which are has feature and important information for the scene in respectively, In this paper, we propose extraction methods of caption that has important prohlem of news videos and it can be classified in three steps, First of al!, we converted that input images from video frame to YIQ color vector in first stage. And then, we divide input image into regions in clear hy using equalized color histogram of input image, In last, we extracts caption using edge histogram based on vertical and horizontal line, We also propose the method which can extract news icon in selected key frames by the difference of inter-histogram and can divide each scene by the extracted icon. In this paper, we used comparison method of edge histogram instead of complex methcxls based on color histogram or wavelet or moving objects, so we shorten computation through using simpler algorithm. and we shown good result of feature's extraction.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.6 s.312
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• pp.83-91
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• 2006

Flashlights in video has many problem to detect the scene change because of high difference values from successive frames. In this paper propose the reliable scene change detection algorithms by extracting the flashlights. 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 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.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.289-292
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• 2002

동영상 검색 시스템은 사용자가 전체 동영상 정보를 한눈에 파악할 수 있어야 한다. 필요한 경우 원하는 지점부터 직접 재생할 수 있도록 해야 한다. 이에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 그러나 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리는 등의 몇가지 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임의 수평방향, 수직방향 또는 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 값을 추출하여 정지영상으로 변환하였다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라값을 저장하고 MSE(Mean Square Error)를 이용하여 일정한 임계값에 도달하지 못한 프레임을 장면전환점으로 검출하였다. 검출된 장면전환점을 이용하여 변화된 프레임의 장면전환을 검색하는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.565-567
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• 2002

본 논문은 PDA(Personal Digital Assistants)에서의 MPEG-4 BIFS(Binary Format (or Scenes) 파서를 구현한다. 일반 데스크탑 환경의 MPEG-4 재생기에서 장면 구성은 BIFS 파싱 결과로 생긴 장면 그래프의 각 객체정보를 모두 렌더링 한다 그러나, 이동 단말기인 PDA는 메모리 및 디스플레이 자인이 제한되어 있어 기존의 데스크탑 환경에서 구현된 모듈들을 그대로 적용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 BIFS 파싱 결과로 나온 장면 그래프에서 생성된 드로어블 노드 리스트 중 제한된 자원의 PDA에서 디스플레이 가능한 노트들만을 추출하는 새로운 기술을 제안한다. 추출된 드로어블 노드 리스트는 MPEG-4 재생기의 렌더링 모듈에서 검색하여 장면구성 및 비디오/오디오 스트림이 재생된다. 이러할 과정을 내장형 리눅스가 탑재된 PDA에서 구현하고, 기타 이동장치에서도 이용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.