• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.31-38
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• 2005

본 논문은 컬러 인접성과 클러스터링 기법을 이용한 객체 기반 영상 검색 기법을 제안한다. 컬러 인접성이란 영상내의 서로 이웃한 영역에서 나타나는 컬러의 특징값을 말하고, 영상 데이터베이스로부터 사용자가 찾고자하는 영역과 유사한 후보 영역들을 우선 추출하는데 사용된다. 또한 클러스터링 기법은 후보 영역들 가운데 객체가 존재하는 영역만을 추출하는데 사용되고, 질의 영상과 데이터베이스 영상 사이의 유사도 측정을 위하여 히스토그램 인터섹션(histogram intersection) 방법이 사용된다. 제안하는 방법에서 사용되는 영상의 컬러쌍 정보는 객체의 이동, 회전 그리고 크기 변화에 강건하며, 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.167-172
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• 2006

영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.75-82
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• 2002

대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이 값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다 또한 실제 TV방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.286-289
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• 2001

뉴스 비디오에서 앵커가 등장하는 첫 번째 프레임은 하나의 뉴스를 샷으로 설정하는데 기준이 되는 키 프레임이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 장면 전환을 검출을 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하며, 추출된 키 프레임을 대상으로 앵커 프레임의 공간적 구성과 얼굴의 특징 정보에 대한 사전 지식을 바탕으로 한 유사성 측정을 통하여 앵커를 인식하도록 한다. 앵커로 인식된 프레임은 하나의 뉴스 신에 대한 키 프레임이 되며 뉴스 비디오를 색인화 하는데 중요한 역할을 수행한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.405-406
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• 2016

본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흔히 발상하는 범죄인 폭행을 검출하도록 한다. 검출을 컬러 $x^2$ 히스토그램을 이용하여 수행하도록 한다. 요약은 반드시 한 단락(패러그래프)으로 작성해야한다. 이 방법은 각 히스토그램의 장점을 혼합한 방법으로 매우 유용한 방법이다. 실험을 위하여 샘플영상 20개를 이용하여 실제로 추출하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.357-358
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• 2021

여러 대의 감시 카메라로 현장을 감시하는 사람들이 많지만 범죄가 발생했을 때 즉시 조치를 취할 수 있다고 보장하기는 어렵다. 따라서 엘리베이터에 설치된 여러 대의 감시 카메라에서 실시간으로 영상을 분석하고 즉각적인 범죄 경보를 호출하고 범죄 현장과 시간을 효과적으로 추적 할 수 있는 "범죄 행위 탐지 시스템"이 필요하다. 본 논문에서는 Scene Change Detection을 이용하여 엘리베이터에서 발생하는 폭력적인 장면을 감지하기 위한 연구를 수행하였다. 효과적인 검출을 위해 컬러 히스토그램과 히스토그램을 조합 한 x2-컬러 히스토그램을 적용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.111-119
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• 2006

본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.255-264
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• 2006

대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.372-379
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• 2013

본 논문에서는 LBP와 HSV 컬러 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 객체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 원하는 영상을 검색한다. 대부분의 연구에서는 색상, 질감, 모양 등과 같은 전역 특징 값을 이용하여 영상을 검색한다. 이러한 전역 특징 값들은 하늘이나 바닥과 같은 배경이 큰 부분을 차지하는 영상에서는 특징 값의 대부분이 배경에서 추출되어 영상 검색의 성능 저하를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 컬러를 이용하여 영상의 배경을 고속으로 검출하고 배경의 영향을 줄여 관심 객체의 특징을 강조한다. 제안된 방법에서는 특징 값으로 HSV 컬러 히스토그램과 Local Binary Patterns을 사용한다. 또한, 색의 경계 부분의 패턴을 추출하기 위해 양자화 된 Hue 채널에서 Local Binary Patterns을 추출한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증하기 위해, Corel 1000 database를 이용하여 실험한 결과 82% 이상의 높은 검색 정확도를 나타내었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권10호
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• pp.113-122
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• 1999

하나의 질의 영상에 대하여 영상 데이터 베이스로부터 유사도가 높은 영상을 찾고자 할 때에는 유사도의 척도로 컬러 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징의 비교법, 질감 특징의 비교법 등이 사용된다. 그리고 앞의 개별 특징 중 2가지 특징을 조합한 방법은 유사도의 산출 결과의 정확도를 높이기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징을 반영하는 블록화된 영역별 히스토그램 인터섹션 법을 사용하여 유사도 높은 영상을 얻는 방법을 제안한다. 이 방법은 서로 다른 2가지 특징을 조합하여 사용한 방법과 비교할 때 비슷한 정확도와 상대적으로 빠른 처리 속도를 달성하는 고효율의 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘은 600개로 구성된 다양한 영상의 데이터 베이스 내에서 영상 검색이 수행되고 기존의 다른 알고리즘에 비하여 상대적으로 빠르고 신뢰도가 높은 유사도 척도임을 보인다.