• 제목/요약/키워드: 컬러 히스토그램

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엘리베이터 내에서 폭행 및 폭력사건에 관한 연구 (A Study on Assault and Violence in Elevator)

  • 신성윤;신광성;이종찬;박상준;이양원;이현창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.60-62
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    • 2012
  • 폭행은 상대방보다 우월적인 힘을 가지고 상대방의 신체에 접촉하는 것을 말 한다. 즉, 주먹으로 상대를 가격하는 행위이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 발생하는 이러한 폭력 및 폭행 사건을 장면 전환 검출 기법인 컬러 히스토그램을 이용하여 추출하도록 한다.

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지역적 $x-^{2}$-테스트를 이용한 장면전환검출 기법 (Scene Change Detection Using Local $x-^{2}-Test$)

  • 김영례;이양원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.193-201
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    • 2006
  • 본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 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.

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시각적 특징을 기반한 샷 클러스터링을 통한 비디오 씬 탐지 기법 (Video Scene Detection using Shot Clustering based on Visual Features)

  • 신동욱;김태환;최중민
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.47-60
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    • 2012
  • 비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

공감각인지기반 컬러이미지-음악요소 변환에 관한 기초연구 (A Basic Study on the Conversion of Color Image into Musical Elements based on a Synesthetic Perception)

  • 김성일
    • 감성과학
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    • 제16권2호
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    • pp.187-194
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    • 2013
  • 본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.

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에지 방향성 히스토그램 데이터를 이용한 손 형상 인식 (Hand Posture Recognition using Data of Edge Orientation Histogram)

  • 김장운;김송국;장한별;배기태;이칠우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.49-53
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    • 2006
  • 본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

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문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 자연이미지에세 텍스트 영역 추출 (Text Region Extraction Using Pattern Histogram of Character-Edge Map in Natural Images)

  • 박종천;황동국;이우람;전병민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1167-1174
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    • 2006
  • 자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

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동적 컬러와 모션 정보를 이용한 내용기반 동영상 검색 시스템 구현 (A Content-Based Video Retrieval System using Dynamic Color and Motion Information)

  • 김영재;이철희;권용무
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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    • pp.129-134
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    • 1999
  • 본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.

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투영 벡터의 형상 정보를 이용한 영상검색 (Image Retrieval Considering Shape Information of Projection Vector)

  • 권동현;이태홍
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제28권4호
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    • pp.651-656
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    • 2001
  • 히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하는 방법으로, 영상의 글로블 특성을 잘 나타내는 반면 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 영상 내에 포함된 형상 정보를 표현하는 적절한 방법은 아니다. 영상에 대한 1차원 투영을 이용하면 영상의 개략적인 형상 정보와 함께 위치 정보를 나타낼 수 있어 히스토그램의 단점을 극복할 수 있지만, 영상 크기에 따라 투영 벡터의 길이가 달라져 색인 데이타로 사용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 투영벡터에서 영상이 가지는 형상 정보의 첨두치를 이용하여 첨두치들 간의 상대거리 및 최대 첨두치에 관한 정보를 검색에 사용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 히스토그램 인터섹션 및 투영벡터만을 이용한 경우의 검색 결과와 비교하였고, 실험 결과를 이용하여 각 방법의 장단점을 분석하였다.

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가변 영역 색상을 이용한 내용기반 영상검색 (Content-based Image Retrieval using Variable Region Color)

  • 김동우;송영준;권동진;안재형
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제6권5호
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    • pp.367-372
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    • 2005
  • 본 논문은 가변 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 내용기반 검색에서 색상을 이용하는 경우 대부분 컬러 히스토그램을 사용한다. 그러나 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기 위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체 영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 영역 크기를 유지한다. 그러나 비객체 영역은 한 개의 영역으로 통합된다. 가변적인 영역이 선정된 후 색상 특징을 이용해 검색한다. 실험 결과 제안방법이 정확율(precision) 평균으로 10$\%$ 향상되었다.

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미각 영역별 설색 분석을 이용한 디지털 설진 시스템 개발 (A development of a Digital tongue diagnosis system using the tongue color analysis of the each taste region)

  • 최민;양동민;이규원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.428-434
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    • 2015
  • 본 논문에서는 미각영역별 색상분석에 의한 새로운 한의학적 설진 시스템을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 모양의 영상입력 탬플릿 범위 설정 및 영상획득, 미각영역별 분할, 분할된 영역에 대하여 H-S 히스토그램을 이용한 색상분석 및 이상 유무 판별, 모바일 앱과의 연동으로 구성된다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, RGB 컬러영상을 HSI 컬러영상으로 변환하였다. 색상분석은 HSI 모델을 이용하였는데, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 정상태 히스토그램의 범위를 기준으로 이상 유무를 판별한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 모바일 앱과 연동하여, 시간과 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있는 설진 자가진단 시스템을 제안하였다.