Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.2
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pp.70-74
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2015
In this paper, satellite communication based video surveillance system that consisted of ultra-small aperture terminals with small-size smart vision sensor is proposed. The events such as forest fire, smoke, intruder movement are detected automatically in field and false alarms are minimized by using intelligent and high-reliable video analysis algorithms. The smart vision sensor is necessary to achieve high-confidence, high hardware endurance, seamless communication and easy maintenance requirements. To satisfy these requirements, real-time digital signal processor, camera module and satellite transceiver are integrated as a smart vision sensor-based ultra-small aperture terminal. Also, high-performance video analysis and image coding algorithms are embedded. The video analysis functions and performances were verified and confirmed practicality through computer simulation and vision sensor prototype test.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.28-33
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2003
This paper proposes a database index and retrieval method using the PCA(Principal Component Analysis). We perform a scene change detection and key frame extraction from the DC Image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG. In the extracted key frame, we use the PCA, then we can make codebook that has a statistical data as a codeword, which is saved as a database index. We also provide retrieval image that are similar to user's query image in a video database. As a result of experiments, we confirmed that the proposed method clearly showed superior performance in video retrieval and reduced computation time and memory space.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1024-1027
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2011
본 논문은 HD (High-definition) video, SD (Standard-definition) video, low quality video, handset video, 4 가지 Imaging Device 에 대한 프로파일 분석을 통해 비디오 프레임 상에 나타나는 위 변조를 검사하는 방법을 제안한다. High-definition video, Standard-definition video, low quality video, handset video 에 대한 분석을 하고 각 영상의 특이 점을 파악 하여 분류한 클래스에 대한 프로파일검사를 통해 EM Algorithm 을 이용하여 영상의 위 변조를 검사 하고 영상의 신뢰성을 높인다.
In order to prevent illegal video copies, many video fingerprints have been developed. Video fingerprints should be robust from various video transformations and have high discriminative powers. In general, video fingerprints are generated from three feature spaces such as luminance, gradient, and DCT coefficients. However, there is a few study for the robustness and discrimination according to feature spaces. Thus, we analyzed the property of each feature space by video copy detion task with the robustness and the discrimination of video fingerprints. We generated three video fingerprints from these feature spaces using a same algorithm. In our test, a video fingerprint. based on DCT coefficient outperformed others because the discrimination of it was higher.
Video summary is one of the tools which can provide the fast and effective browsing fur a lengthy video. Video summary consists of many key-frames that could be defined differently depending on the video genre it belongs to. Consequently, the video summary constructed by the uniform manner might lead into inadequate result. Therefore, identifying the video genre is the important first step in generating the meaningful video summary. We propose a new method that can classify the genre of the video data in MPEG compressed bit-stream domain. Since the proposed method operates directly on the com- pressed bit-stream without decoding the frame, it has merits such as simple calculation and short processing time. In the proposed method, only the visual information is utilized through the spatial-temporal analysis to classify the video genre. Experiments are done for 6 genres of video: Cartoon, Commercial, Music Video, News, Sports, and Talk Show. Experimental result shows more than 90% of accuracy in genre classification for the well-structured video data such as Talk Show and Sports.
This study was carried out to analyze video usage in early childhood programs. Two-hundred-ninety-four teachers in half-day and all-day early childhood programs responded to a questionnaire developed by a researcher. Descriptive analysis and chi-square tests were used to answer research questions. The findings were as follows: ① 78% of the programs had at least one video equipment and half of the programs had a video equipment in each classroom. ② Video usage in early childhood programs were differed by leacher’s age, career level, educational level, and type of early childhood programs as well as type of class management.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.603-609
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2018
Sudden death during sleep often occurs in different age groups. To prevent an unexpected sudden death, sleep monitoring is required. This paper presents a video analysis method to detect sudden death without using any attachable sensors. In the proposed method, a motion magnification technique detects even very subtle motion during sleep. If the magnification cannot detect motion, the proposed method readily decides on abnormal status (possibly sudden death). Experimental results on two kinds of sleep video show that motion magnification-based video analysis could be useful for discriminating sleep (with very subtle motion) from sudden death.
In this paper, we propose a system that can analyze appearance interval of casts by detecting and recognizing casts in broadcasting videos. The cast is one of the most important characteristics in broadcasting videos such as drama and sports. In this paper, we propose the ACAV(Automatic Cast-list Analysis in Videos) system that analyzes cast-list automatically in video. The ACAV system consists of FAGIS(FAce reGIStration) which registers detected faces into the face DB and FACOG(FAce reCOGnition) that analyses the cast-list in video sequence using the face DB. We evaluate performance of the ACAV system by comparing with FaceIt, one of the most well-known commercial systems for the cast-list analysis. The ACAV shows face detection and recognition rates of 84.3% and 75.7% that are about 30% and 27.5% higher than those of FaceIt, respectively. The ACAV system can be applied to mass broadcasting videos management system for broadcasters and video management system of PVR(Personal Video Recorder) and mobile phone for the public.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2851-2865
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2014
To improve the rate-distortion performance of distributed video compressive sensing (DVCS), the adaptive sparse basis and nonlocal similarity of video are proposed to jointly reconstruct the video signal in this paper. Due to the lack of motion information between frames and the appearance of some noises in the reference frames, the sparse dictionary, which is constructed using the examples directly extracted from the reference frames, has already not better obtained the sparse representation of the interpolated block. This paper proposes a method to construct the sparse dictionary. Firstly, the example-based data matrix is constructed by using the motion information between frames, and then the principle components analysis (PCA) is used to compute some significant principle components of data matrix. Finally, the sparse dictionary is constructed by these significant principle components. The merit of the proposed sparse dictionary is that it can not only adaptively change in terms of the spatial-temporal characteristics, but also has ability to suppress noises. Besides, considering that the sparse priors cannot preserve the edges and textures of video frames well, the nonlocal similarity regularization term has also been introduced into reconstruction model. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the objective and subjective quality of video frame, and achieve the better rate-distortion performance of DVCS system at the cost of a certain computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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