The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.7C
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pp.675-686
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2005
In this paper, we propose an efficient face region detection technique for the content-based video summarization. To segment video, shot changes are detected from a video sequence and key frames are selected from the shots. We select one frame that has the least difference between neighboring frames in each shot. The proposed face detection algorithm detects face region from selected key frames. And then, we provide user with summarized frames included face region that has an important meaning in dramas or movies. Using Bayes classification rule and statistical characteristic of the skin pixels, face regions are detected in the frames. After skin detection, we adopt the projection method to segment an image(frame) into face region and non-face region. The segmented regions are candidates of the face object and they include many false detected regions. So, we design a classifier to minimize false lesion using CART. From SGLD matrices, we extract the textual feature values such as Inertial, Inverse Difference, and Correlation. As a result of our experiment, proposed face detection algorithm shows a good performance for the key frames with a complex and variant background. And our system provides key frames included the face region for user as video summarized information.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1355-1363
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2017
Recently, distributed compressed video sensing (DCVS) has been actively studied in order to achieve a low complexity video encoder by integrating both compressed sensing and distributed video coding characteristics. Conventionally, a motion compensated block compressed sensing with smoothed projected Landweber (MC-BCS-SPL) has been considered as an effective scheme of DCVS with all compressed sensing frames pursuing the simplest sampling. In this scheme, video frames are separately classified into key frames and WZ frames. However, when reconstructing WZ frame with conventional MC-BCS-SPL scheme at the decoder side, the visual qualities are poor for temporally active video sequences. In this paper, to overcome the drawbacks of the conventional scheme, an enhanced MC-BCS-SPL algorithm is proposed, which corrects the initial image with reference to the key frame using a high correlation between adjacent key frames. The proposed scheme is analyzed with respect to GOP (Group of Pictures) structuring method. Experimental results show that the proposed method performs better than conventional MC-BCS-SPL in rate-distortion.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.2
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pp.457-469
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2003
In this paper, we have proposed the efficient algorithm that can segment the video scene change using a various statistical characteristics obtained from by applying the wavelet transformation for each frames. Our method firstly extracts the histogram features from low frequency subband of wavelet-transformed image and then uses these features to detect the abrupt scene change. Second, it extracts the edge information from applying the mesh method to the high frequency subband of transformed image. We quantify the extracted edge information as the values of variance characteristic of each pixel and use these values to detect the gradual scene change. And we have also proposed an algorithm how extract the proper key frame from segmented video scene. Experiment results show that the proposed method is both very efficient algorithm in segmenting video frames and also is to become the appropriate key frame extraction method.
Palmprint has become a popular biometric modality; however, palmprint recognition has not been conducted in video media. Video palmprint recognition (VPR) has some advantages that are absent in image palmprint recognition. In VPR, the registration and recognition can be automatically implemented without users' manual manipulation. A good-quality image can be selected from the video frames or generated from the fusion of multiple video frames. VPR in contactless mode overcomes several problems caused by contact mode; however, contactless mode, especially mobile mode, encounters with several revere challenges. Double-line-single-point (DLSP) assisted placement technique can overcome the challenges as well as effectively reduce the localization error and computation complexity. This paper modifies DLSP technique to reduce the invalid area in the frames. In addition, the valid frames, in which users place their hands correctly, are selected according to finger gap judgement, and then some key frames, which have good quality, are selected from the valid frames as the gallery samples that are matched with the query samples for authentication decision. The VPR algorithm is conducted on the system designed and developed on mobile device.
To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.
Genetic Algorithms (GAs) have found the best design for reinforced concrete frames. The design of the optimum beam sections by GAs has been unified. The process of the optimum-design sections has satisfied axial, flexural, shear and torsion necessities based on the designing code. The frames' function has contained the function of both concrete and reinforced steel besides the function of the frames' formwork. The results have revealed that limiting the dimension of frame-beam with the dimension of frame-column have increased the optimum function of the structure, thereby reducing the reanalysis requirement for checking the optimum-designed structures through GAs.
Video retrieval and indexing are performed by comparing feature similarities between key frames in shot after detecting a scene change and extracting key frames from the shot. Typical image features such as color, shape, and texture are used in content-based video and image retrieval. Many approaches for integrating these features have been studied. However, the issue of these approaches is how to appropriately assign weighting of key frame features at query time. Therefore, we propose a new video retrieval method using adaptively weighted image features. We performed computer simulations in test databases which consist of various kinds of key frames. The experimental results show that the proposed method has better performance than previous works in respect to several performance evaluations such as precision vs. recall, retrieval efficiency, and ranking measure.
In this paper, we propose a new method of converting 2D video into 3D stereoscopic video, called stereoscopic conversion. In general, stereoscopic images are produced using the motion informations. However unreliable motion informations obtained especially from block-based motion estimation cause the wrong generation of stereoscopic images. To solve for this problem, we propose a stereoscopic conversion method based upon the utilization of key frame that has the better accuracy of estimated motion informations. As well, as generation scheme of stereoscopic images associated with the motion type of each key frame is proposed. For the performance evaluation of our proposed method, we apply it to five test images and measure the accuracy of key frame-based stereoscopic conversion. Experimental results show that our proposed method has the accuracy more than about 90 percent in terms of the detection ratio of key frames.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2006.03a
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pp.209-216
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2006
For evaluation of building performance, a nonlinear dynamic capacity of the building is a key parameter. In this study, an reinforced concrete special moment resisting frame building was chosen to study the process of determining the nonlinear dynamic capacity. The building, which was designed by IBC 2003 representing new codes, was composed of special moment resisting frames in the perimeter and internal frames inside the building. The capacity, which is inter-story drift capacity, consists of two categories, local and global collapses. Global collapse capacity was determined by incremental dynamic analysis. Local collapse capacity was determined by the same method except for utilizing damage index. In audition to this, it was also investigated that the effect of including internal frames designed by gravity load in the analysis. Results showed that the damage index is a useful tool for determining local collapse. Furthermore, including the internal frames with special frames in the analysis is very important in determining the capacity of a building so both must be considered at the same time.
Computer-assisted animation production tools have an important role in animation production industries. They could reduce the production cost and time, but they rarely copy artistic characteristics of an animators. In this paper, a new computer-assisted line pattern drawing system is proposed. The system automatically copies artistic characteristics of an animator and applies them to computer-generated animations. The artistic characteristics are captured from key frames drawn by an animator. The result shows that the presented approach can copy artistic characteristics from key frames well and reduce time and cost for producing artistic animations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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