• 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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• 2005.07b
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.179-180
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• 2009

We propose the method of analysis, separation, and express from normalized and standard method to reduce the problem with the existing scene change detection and the complicated and variety of images of real change. In this paper, we propose a new local ${\lambda}^2$-test which was combined the ${\lambda}^2$-existing test methods and local color histograms. This method is robust method of abrupt and gradual detection and solve the problem of traditional method.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.676-678
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• 2000

본 연구에서는 다양한 동영상내에서 장면전환 검출(Scene Change Detection(SCD))을 하기 위한 임계값 설정시, 전체 동영상을 임의적으로 120개의 프레임 단위로 구분 짓고 120개의 frame을 한 블록으로 하여 각 블록내의 프레임들로부터 얻어진 밝기 히스토그램 사이의 차이값을 데이터로 하여 통계적 기법으로 접근, 차이값의 평균과 표준편차를 이용한 각 블록내의 신뢰구간을 구함으로써 신뢰구간을 벗어나는 프레임은 SCD가 발생한 것으로 생각하였다. 또한 점진적 장면 전환검출시에는 점진적 장면 전환의 특징인 차이값의 분포를 이용하여 장면 전환 검출을 시도하였다. 따라서 SCD를 하기 위하여 사용되어지던 임계값 설정이 동영상에 따라 자동적으로 변화함으로써 임계값 설정의 어려움을 극복하여, 좀더 효율적인 SCO를 이루었으며, 정확도 면에서 급진적/점진적 장면 전환 검출율이 90% 이상의 결과를 보였다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.203-207
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• 2007

본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.719-722
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• 2002

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많아 속도에 제한을 받았다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 효과적인 장면전환 검출을 위해 MPEG 압축도메인에서 B 프레임들의 매크로블록타입의 통계적 특성변화를 이용하여 점진적 장면전환검출을 빠르고 정확하게 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.207-210
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• 2000

비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2330-2334
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• 2009

This paper presented a new scene change detection method of compounding color histogram and $x^2$ histogram. This method overcomes the disadvantages of difference value detection methods and will be taking advantage. Also, this method can detect all from the abrupt scene change detection to gradual scene change detection. The proposed method has been compared with previous method, and our experimental results show the better results than the previous method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.293-302
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• 2002

Gradual scene change detection is known as more difficult problem then abrupt scene change detection on video data analysis for contents based retrieval. In this paper, we present a new method for scene change detection far both abrupt and gradual change using the variable dynamic threshold arid cut frame difference (CFD). For this, We present the characteristics arid mathematical models of gradual transitions anti then, how can be detected by the CFD. And also we present new scene change detection algorithm based on cut frame difference. By the experimental result using real world video data indicate that the proposed method detect various scene changes both abrupt and gradual change efficiently without time-consuming computation and any dependency on a kind of gradual change effects.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.4
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• pp.507-520
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• 2001

In this paper, a hybrid algorithm for well detecting both abrupt and gradual scene changes is proposed. This algorithm examines only the candidate intervals for speedup using the binary tree method and skips the intervals that are not candidate. For accuracy, the temporal difference of variance is used to detect the gradual scene changes while the temporal difference of histogram is used to detect the abrupt scene changes. Experimental results show that the proposed hybrid algorithm using the binary tree method works up about 10 times faster that the sequential method and is effective in detecting abrupt scene change and gradual transitions including dissolving and fading.