• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.176-183
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• 2003

Various techniques including histograms, sampling and parametric techniques have been proposed to estimate query result sizes for the query optimization. Histogram-based techniques are the most widely used form for the selectivity estimation in relational database systems. However, in the spatio-temporal databases for the moving objects, the continual changes of the data distribution suffer the direct utilization of the state of the art histogram techniques. Specifically for the future queries, we need another methodology that considers the updated information and keeps the accuracy of the result. In this paper we propose a novel approach based upon the duality and the marginal distribution to construct a histogram with very little time since the spatio-temporal histogram requires the data distribution defined by query predicates. We use data synopsis method in the dual space to construct spatio-temporal histograms. Our method is robust to changing data distributions during a certain period of time while the objects keep the linear movements. An additional feature of our approach supports the dynamic update incrementally and maintains the accuracy of the estimated result.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.667-673
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• 2009

This paper presents an efficient facial expression recognition method by measuring the histogram distance based on preprocessing. The preprocessing that uses both centroid shift and histogram equalization is applied to improve the recognition performance, The distance measurement is also applied to estimate the similarity between the facial expressions. The centroid shift based on the first moment balance technique is applied not only to obtain the robust recognition with respect to position or size variations but also to reduce the distance measurement load by excluding the background in the recognition. Histogram equalization is used for robustly recognizing the poor contrast of the images due to light intensity. The proposed method has been applied for recognizing 72 facial expression images(4 persons * 18 scenes) of 320*243 pixels. Three distances such as city-block, Euclidean, and ordinal are used as a similarity measure between histograms. The experimental results show that the proposed method has superior recognition performances compared with the method without preprocessing. The ordinal distance shows superior recognition performances over city-block and Euclidean distances, respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.352-355
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• 2000

In this paper, we propose an adaptive thresholding for edge detection. first, we got histograms for background image and image with moving object, respectively. Then we make difference histogram between histograms of background and object image. A thresholding value is decided using gradient of peak to peak in the difference histogram. The experimentation is processed using a moving car in the road. The result is that edge is detected well regardless of the brightness.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.5
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• pp.639-650
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• 2012

In 2009, Tsai et al. proposed reversible image hiding scheme using linear prediction coding and histogram shifting. Tsai et al.'s scheme improved the hiding capacity of Ni et al.'s scheme by using the prediction coding and two histograms. However, Tsai et al.'s scheme has problems. In the prediction coding, the basic pixel is not used from embedding procedure. Many additional communication data are generated because two peak and zero point pairs are generated by each block. To solve the problems, this paper proposes a novel reversible data hiding scheme based on modulo operation and histogram shifting. In experimental results, the hiding capacity was increased by 28% than Tsai et al.'s scheme. However, the additional communication data was decreased by 71%.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.2
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• pp.265-270
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• 2005

Histogram is very sensitive in lighting because of feature between color space. When it has intensity of moved light, It may be possibility that similarity drop down, So In this paper, introduce new image retrieval method that calls HAC (Histogram Area Calculation). This method divides area of Histogram by a few area and calculate areas. The proposed method is to calculate area of Histogram and compare similarity based on feature that histogram has presently. Performance of our proposed method was verified more excellent than other Conventional method and Merged Color Histogram.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.167-170
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• 2005

히스토그램은 컬러 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을 때, 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반 하여, 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사사성을 matching 시킴으로써, 명암도 변화에 대해서 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.531-534
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• 2012

기존의 히스토그램을 이용한 샷 전환 탐지 방법은 연속적인 두 프레임의 전체 또는 대응되는 동일한 크기의 소 영역의 히스토그램을 사용하며, 객체의 이동이나, 프레임의 밝기 변화에 취약한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점들을 해결하기 위하여 연속적인 두 프레임(현재와 참조 프레임)을 소영역으로 분할한 후, 현재 프레임의 소 영역과 두 프레임사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려한 참조 프레임에서의 소 영역의 비교, 그리고 참조 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램에 밝기 변화를 보상한 후, 현재 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램과 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영화와 뉴스 같은 비디오 데이터에 좋은 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.80-82
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• 2010

본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.96-99
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• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.38-45
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• 2001

In this paper, we propose an algorithm for moving object tracking from moving camera using histogram back program intersection(HI) and XY-projection The proposed method segments objects using histogram back projection, matches tracing objects using histogram intersection and extracts them using XY- projection. Through the simulation this paper shows that the proposed method segments. matches and tracks objects without significant error image sequences obtained by moving camera.