• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.21-23
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• 2006

Due to development of Internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires the decoding procedure most of the time. In video retrieval and indexing a color histogram is one of the most frequently used tools. We propose a novel scheme for extracting color histograms from images transformed into the compressed domain using $8{times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by filtering DCT coefficients with a filter we destined.

• International Journal of Contents
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• 제12권1호
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• pp.1-5
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• 2016

To manipulate large video contents, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm that extracts key frames using color histograms and matches the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with real sequence show that the proposed video sequence matching algorithm using edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.701-708
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• 2004

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이 한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.45-48
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• 2006

This paper presents an approach to visual information based temporal indexing of video sequences. The objective of this work is the integration of an automatic face detection and a matching system for video indexing. The face detection is done using color information. The matching stage is based on the Principal Component Analysis (PCA) followed by the Minimax Probability Machine (MPM). Using PCA one feature vector is calculated for each face which is detected at the previous stage from the video sequence and MPM is applied to these feature vectors for matching with the training faces which are manually indexed after extracting from video sequences. The integration of the two stages gives good results. The rate of 86.3% correctly classified frames shows the efficiency of our system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.173-182
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색올 위한 영상 특정 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 2 단계 영상 검색 시스템을 제안하였다 1 단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성올 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 개략 분류한다. 2 단계에서는 1 단계에서 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 퉁이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으 로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다

• 한국정밀공학회지
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• 제18권3호
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• pp.23-34
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• 2001

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.74-81
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• 2005

디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합을 위한 장면전환 검출 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다. 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.215-217
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• 2008

동영상 내용검색을 위해서 가장 많이 사용되고 있는 기술은 컷 추출에 의한 내용비교 방법이다. 그러나 컷 추출을 위해 사용되는 CHD(Color Histogram Difference)나 ECR(Edge Change Ratio)등은 영상물의 Cropping, Resizing Low bit rate등의 변화에 대해 대단히 취약하다. 본 방법은 이러한 변형에 강인하도록 상대적으로 변형이 적은 오디오정보를 이용하여 Indexing과 Searching을 수행하였다. 특히 변형에 강인한 Searching을 위해 오디오의 장면(Scene)을 검출하였고 장면을 중심으로 Time-frequency domain에서 각각의 Frequency bin. 에 대한 스펙트럴 파워를 파워임계값을 중심으로 이진화(Binary)하였다. 제안된 방법으로 Cropping, clipping, Lowbit rate, Additive Frame 등의 변형본에 대한 검색을 시도한 결과 False posit ive Error 와 True Negative Error 에 대해 각각 1%미만의 오탐지 결과를 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.535-540
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• 2006

본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.3149-3165
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• 2013

Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.