본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 컬러-$x^2$ 히스토그램은 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 추출 방법이다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
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.
본 논문에서는 기존에 제안되었던 컬러 히스토그램과 $X^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 새로운 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 이 방법은 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 또한 급진적 장면 전환 검출에서 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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