• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.696-706
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• 2008

본 논문에서는 IEEE 802.11e MAC의 모니터링과 제어가 가능하도록 제작된 QWLAN(Quality Wireless LAN) 보드를 장착한 네트워크에서 적응적인 고선명 스케일러블 비디오(Scalable Video Coding: SVC) 스트리밍 시스템의 성능을 보여준다. 제작된 MAC 보드에서 실시간으로 측정된 MAC 파라미터들을 이용하여 예측한 가용 대역폭에 적응적으로 추출할 비디오 데이터를 결정한다. 이를 위하여, 기존 SVC 비디오 패킷 추출방식보다 R-D(Rate-Distortion) 곡선 관점에서 우수한 추출방식을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 실험을 통하여, 무선 채널 상황에 빠르게 적응하여 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1713-1720
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• 1999

본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.132-135
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• 2009

비디오 데이터들의 효율적 색인과 검색을 위해서는 비디오 시퀀스의 유사도 측정방법이 매우 중요한 요소이다. 본 논문은 비디오 시퀀스에 대한 효율적인 유사도 측정을 위해 휘도 성분 투사법을 제안한다. 기존의 알고리즘들이 히스토그램, 윤곽선, 움직임등과 같은 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도 성분을 투사하는 방법을 사용하여 비디오 유사도 특성을 효율적으로 나타낼 수 있다. 비디오 데이터의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임들을 이용하여 비디오 시퀀스의 유사도를 구하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들의 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안한 휘도투시법을 사용한 비디오 색인 기법이 유사도 특성에서 기존의 특성을 사용한 방법에 비해 확연한 정확도 및 성능 차이를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.69-77
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• 2002

최근 디지털 비디오는 인터넷을 통해 제공되는 매우 중요한 정보 미디어의 하나이며 멀티미디어 분야에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 논문에서는 웹 상에서 실시간 사용자 인터페이스를 통해 비디오 내용 검색과 브라우징을 제공하는 비디오 브라우징 서비스를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면 분할과 키 프레임 추출을 위해서 RGB 컬러 히스토그램과 $x^2$(카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 이렇게 추출된 키 프레임들은 물리적인 방법과 논리적인 방법에 따라 색인 화된다. 이 시스템은 또한 비디오카세트리코더(VCR)가 갖고 있는 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위하여 날짜, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 사용되며, 비디오 브라우징 서비스는 아파치 웹서버에서 MySQL, PHP, 그리고 JMF를 이용하여 구현된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4B호
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• pp.368-376
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• 2009

네트워크 환경의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍 서비스를 지원하는 다양한 멀티미디어 장치가 개발되고 있다. 이러한 환경 아래서 서로 다른 단말에 IP 네트워크를 통해 TV 화상을 인코딩하여 전송하는 방법에는 여러가지가 있을 수 있다. 여러 방식 중에 SVC(Scalable Video Coding)는 현재 일반적으로 사용되고 있는 AVC(Advanced Video Coding)보다 네트워크 채널 용량 측면에서 보다 효율적인 방식이라고 연구되고 있다. 하지만 SVC 방식은 AVC에 비해 $10{\sim}30%$정도의 오버 헤드를 가지기 때문에, 같은 비디오 품질을 보장하기 위해서 현재의 방식 보다 높은 비트율(bit-rate)이 필요하다는 단점을 안고 있다. 기존의 SVC에 대한 연구에서는 AVC와 SVC를 네트워크의 채널 용량 관점에서 비하였고, 두 비디오 압축 방식을 전송하는 방법에 대해 두 가지 방식으로 모델링 하였다. 각 방식에서 SVC의 채널 용량이 약 $16{\sim}20%$정도 더 좋지만 현재 네트워크 환경의 한계로 인해 효율성이 떨어질 수밖에 없다고 결론지었다. 본 논문에서는 기존 네트워크 라우터에 EDE(Extraction Decision Engine)및 SVC 추출기를 집적하여 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 SVC 전송 네트워크 프레임을 제안하고, 참고 논문에서 모델링한 두 방식과의 정량적인 비교로 네트워크 구조를 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 현재 사용되는 AVC방식에 비해 최대 50%의 채널 용량 감소를 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1855-1858
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• 2003

In this paper, we propose image retrieval method more accurate and efficient than the conventional one. First of ail, we perform a shot 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[I][2]. We get principal axis applying PCA(Principal Component Analysis) to key frames for obtaining indexing information, and divide a domain. Video retrieval uses indexing information of high dimension. We apply KD-Trees(K Dimensional-Trees)[3] which shows efficient retrieval in data set of high dimension to video retrieval method. The proposed method can represent property of images more efficiently and property of domains more accurately using KD-Trees.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.110-114
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• 2015

This paper reports a novel object-detection technique in video sequences. The proposed algorithm consists of detection of objects in illuminated and occluded videos by using object features and a neural network technique. It consists of two functional modules: region-based object feature extraction and continuous detection of objects in video sequences with region features. This scheme is proposed as an enhancement of the Lowe's scale-invariant feature transform (SIFT) object detection method. This technique solved the high computation time problem of feature generation in the SIFT method. The improvement is achieved by region-based feature classification in the objects to be detected; optimal neural network-based feature reduction is presented in order to reduce the object region feature dataset with winner pixel estimation between the video frames of the video sequence. Simulation results show that the proposed scheme achieves better overall performance than other object detection techniques, and region-based feature detection is faster in comparison to other recent techniques.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.336-337
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• 2021

본 논문에서는 웹상에서 실시간 사용자 인터페이스를 통해 비디오 컨텐츠 검색과 비디오 브라우징을 모두 제공하는 비디오 브라우징 서비스를 제안한다. 영상 시퀀스의 장면 분할 및 키 프레임 추출을 위해 RGB 컬러 히스토그램과 𝛘² 히스토그램을 결합한 효율적인 장면 변경 감지 방법을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권1호
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• pp.62-68
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• 2013

This paper proposes a method for identification of harmful video images based on the degree of harmfulness in the video content. To extract harmful candidate frames from the video effectively, we used a video color extraction method applying a projection map. The procedure for identifying the harmful video has five steps, first, extract the I-frames from the video and map them onto projection map. Next, calculate the similarity and select the potentially harmful, then identify the harmful images by comparing the similarity measurement value. The method estimates similarity between the extracted frames and normative images using the critical value of the projection map. Based on our experimental test, we propose how the harmful candidate frames are extracted and compared with normative images. The various experimental data proved that the image identification method based on the 2-dimensional projection map is superior to using the color histogram technique in harmful image detection performance.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.87-96
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• 2021

The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.