• 제목/요약/키워드: 컬러 프레임

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MPEG으로 압축된 뉴스 데이터에서의 DC성분 추출과 컬러 클러스터링을 이용한 앵커 프레임 검색 기법 (An Anchor-frame Detection Algorithm in MPEG News Data using DC component extraction and Color Clustering)

  • 정정훈;이근섭;오화종;최병욱
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.729-732
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    • 2000
  • 대용량 비디오 데이터의 이용에 있어 효과적인 비디오 검색을 위해서는 비디오 데이터의 색인 과정이 필요하다. 효과적인 비디오 데이터의 색인을 위해서는 의미적 단위인 씬(Scene)으로 이루어진 비디오 데이터를 물리적인 경계면인 컷(장면전환점)으로 검출하는 기법이 필수적이며 각 샷에서의 키 프레임 추출 또한 필수적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오데이터의 키 프레임인 앵커 프레임의 효과적인 검색을 위해 DC 성분 추출과 이진 검색기법, 그리고 컬러 클러스터링을 이용하고 있다. 본 논문에서 제하고 있는 방법을 검증하기 위해서 47분 10초 분량의 MPEG-2 로 압축된 뉴스 비디오 데이터에 적용한 결과 91.3%의 정확도와 84.0%의 재현율을 보여 제안한 방법의 우수성을 증명하고 있다.

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평균 명암 측정을 이용한 승강기 내에서 여성의 성 추행 추출 (Extraction of Sexual Assault to Women in Elevator Using Average Intensity Measure)

  • 신성윤;이현창;이양원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.55-61
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    • 2013
  • 성폭력은 강간, 강제 추행, 성희롱, 도촬 등 상대방의 의사에 반하여 성적 자기 결정권을 침해하는 모든 신체적 정신적 폭력을 말한다. 남성이 가해자이고 여성이 피해자인 경우가 많은 범죄 행위 중 하나이다. 그 중에서 성폭력의 하나인 성추행은 강제추행을 뜻한다. 본 논문에서는 승강기 내에서 여성의 성 추행 사건을 평균 명암 측정을 통하여 추출하도록 한다. 각 픽셀은 RGB의 3개의 컬러 구성요소를 가질 경우의 컬러 프레임을 고려했다. 현재 프레임과 다음 프레임 사이의 절대 차이의 평균은 현재 프레임과 이전 프레임 사이의 절대 차이로 나눠진다. 하지만, 이전 장면 전환 쌍 사이에 차이가 있다면 장면 전환 검출 나타내는 불연속 값이 상대적으로 작을 수 있다. 따라서 식을 재정의 하여 사용하고 재정의 한 알고리즘이 훨씬 더 우수함을 실험을 통해 알 수 있다.

통합 브랜드 아이덴티티 전략 과정에서부터 색채 전략 과정 도출까지에 관한 연구 -식품회사 '행복한 사과' 개발사례를 중심으로 (A Study on Process from Total Brand Identity to Color Strategy Method -Food Corporation 'happy apple' Case Study)

  • 조현경
    • 문화기술의 융합
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    • 제3권4호
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    • pp.77-82
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    • 2017
  • 본 논문의 첫 번째 목적은 전체 브랜드를 위해 디자인 분석 프레임과 컬러 플랜 전략과정에 대한 설계이다. 전체 brand 의미 및 색상의 분석 프레임을 위해 I.R.I 시스템과 기호론적 관점에 근거하여 다양한 분석을 행하였다. 주요 연구는 브랜드 환경에 적용하여 분석 틀의 타당성을 입증한 것이다. SWOT 분석으로 컬러 프레임을 기반으로 설계 통합에서 분석의 일관성을 유지하였으며, 컬러 전략 계획에 대한 이론적 검토를 행하였다. 이를 통해, 총 브랜드 전략과 컬러 디자인의 요구 및 분석 프로세스에 대한 역할을 모색하였으며, 그 결과로 상업적인 성공의 유형을 개념화하여 브랜드와 색채의 시각화를 확립하였다. 결론적으로, 총 브랜드의 디자인 처리 분석과 적용을 통한 상용화, 시각화 및 표현을 통해 전체 브랜드의 이미지 분석 결과를 소개하고 색상 디자인 계획을 최적화 하는 과정까지의 연구를 하였다.

컬러공간 특성을 이용한 유해 동영상 식별방법에 관한 연구 (An Identification Method of Detrimental Video Images Using Color Space Features)

  • 김성균;김창근;정대율
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.2807-2814
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    • 2011
  • 본 논문은 컬러공간 특성을 이용하여 유해동영상을 식별하는 알고리즘을 개발하고, 실험을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증한다. 유해동영상 식별 알고리즘은 2차원 투영맵에 기초하고 있다. 비디오 이미지의 컬러특성을 추출하는데 있어 2차원 투영맵은 후보 프레임을 효과적으로 추출하는데 적용되어진다. 본 연구에서는 제시된 유사도 계산 알고리즘을 이용하여 추출된 프레임과 기준 이미지 간의 유사도를 먼저 계산하고, 유사도 평가를 통하여 유해동영상 후보프레임을 식별해 내고 임계치를 적용하여 최종 판단을 내린다. 제시된 알고리즘을 적용한 실험결과, 유해동영상을 찾는데 있어 컬러히스토그램보다 본 연구에서 제안한 2차원 투영맵을 이용한 기법이 계산속도와 식별능력 면에서 더 우수함을 입증하였다.

축구 비디오 하이라이트 생성 (Creating highlights of Soccer video)

  • 전근환;신성윤;이양원;류근호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권4호
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    • pp.411-418
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    • 2001
  • 비디오 하이라이트(highlights)는 원래의 비디오 보다 짧고 많은 양의 의미를 갖는다. 기존의 파노라마 형태의 추상화 기법은 여러 프레임을 하나의 프레임으로 모자이크하는 형태이었고, TV 드라마 하이라이트 방법은 카메라의 이동이나 특수효과에 의존하기 때문에 스포츠 비디오에 적용은 부적합하다. 이 논문에서는 축구 비디오를 대상으로 시각정보와 자막을 이용하는 새로운 비디오 하이라이트 생성 방법과 이벤트 기반 비디오 인덱싱 방법을 제안한다. 하이라이트 생성은 하이라이트 생성 규칙에 따라 자막에 의해 추출된 TIT을 중심으로 시각정보에 의해 추출된 샷을 합성하여 생성하였고, 인덱싱은 자막으로 추출된 샷은 주요소로, 시각정보에 의해 추출된 샷은 부가적 요소로 구성하였다. 실험에서는 샷 추출기법 중 대표적인 컬러히스토그램과 $\chi$$^2$히스토그램과의 성능을 비교하여 제안한 하이라이트 기법이 다른 방식보다 우수함을 증명하였다.

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컬러-$x^2$ 명도 히스토그램기반 FCM 클러스터링을 이용한 비디오 분할 (Video Segmentation Using a $color-x^2$ intensity histogram-based FCM Clustering)

  • 이지현;강오형;나도원;이양원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.189-192
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    • 2005
  • 비디오 분할의 목적은 같은 내용들을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 각 샷의 비디오 순서 분할을 위한 것이다. 그리고 색인에 대한 각 샷으로부터 키 프레임을 선택한다. 존재하는 비디오 분할 방법들은 2가지 그룹들로 분류될 수 있다. 먼저 경계값이 할당되어야만 하는 샷 전환 검출(SCD) 접근과 클러스터 수의 사전 지식이 요구되는 클러스터 접근이다. 본 논문에서는 컬러-$x^2$명도 히스토그램 기반 FCM(fuzzy c-means) 클러스터링 알고리즘을 사용하는 비디오 분할 방법을 제안하였다. 이 알고리즘은 앞에서 기술한 2가지 접근의 혼합이다. 그리고 이것은 두 가지 접근들의 결점을 극복하도록 설계 되었다. 실험 결과들은 컬러-$x^2$명도 히스토그램 기반 FCM 클러스링 알고리즘이 강건하고 비디오 시퀀스들의 다양한 형태들에 응용할 수 있다고 제안한다.

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뉴스 비디오에서 키 프레임 추출과 앵커 인식 (The Key Frame Extraction and Anchor Recognition in News Videos)

  • 신성윤;임정훈;이양원;표성배
    • 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.

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가중 컬러 중심 이동을 이용한 물체 추적 알고리즘 (Object Tracking Algorithm Using Weighted Color Centroids Shifting)

  • 최은철;이석호;강문기
    • 방송공학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.236-247
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    • 2010
  • 최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.

조명 변화에 강건한 피부색 영역 검출을 위한 혼합 컬러 모델 (Hybrid Color Model for Robust Detection of Skin Color under the Illumination Variance)

  • 문규형;최유주
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.98-101
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    • 2006
  • 본 논문에서는 얼굴영상 인식의 전처리 단계인 피부 영역 자동 검출시 적용 가능하며 조명변화에 강건한 피부 영역 검출을 위한 혼합 컬러모델을 제시한다. 또한, 사용자별로 차이를 보이는 다양한 피부색을 자동으로 인식하고 사용자에 적합한 피부색 영역을 결정하기 위하여 제시한 컬러 모델을 기반으로 한 피부색 영역 모델링 전처리 단계를 제시한다. 우선, 사용자 및 사용 카메라에 따라 차이를 보이는 피부색에 대한 영역 모델을 구축하기 위하여 화면상의 가운데에 손이나 얼굴 영역이 위치하도록 하고 일정 프레임의 화면 정보를 취득한다. 취득 화면 정보로서 각 픽셀에 대한 정규화 된 RGB 성분 및 H 성분, V 성분 정보를 추출하고 이에 대한 평균화된 혼합 컬러 모델을 구축한다. H성분으로 피부색과 비슷한 배경을 제거하고 여기에 YUV 성분 중 적색에서 밝기 값을 뺀 성분인 V 값을 한 번 더 사용하여 밝기 값을 제거한 보다 뚜렷한 얼굴영역을 검출한다.

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컬러 히스토그램을 이용한 수면 환경 개선 (Sleep Environment Enhance Using Color Histogram)

  • 신광성;이양원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.163-165
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    • 2011
  • 본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다.

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