• Title/Summary/Keyword: scene detection

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Scene change detection of various color space using difference of histogram (다양한 컬러 공간에서 히스토그램 차이를 이용한 장면 전환 검출)

  • Tak, Soo-Yong;Yoo, Sin;Lee, Byeong-Rae;Lee, Wan-Joo;Ryu, Keun-Suk;Kim, Tack-Gon;Kang, Hyun-Chul
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.466-468
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다양한 컬러모델 영상을 대상으로 히스토그램의 차이를 이용한 장면 전환 검출 결과를 비교한다. 임계값은 히스토그램의 변화에 따라 변화하는 적응적 임계값 설정 방법을 사용하여 오검출과 미검출의 확률을 줄였다. 점진적인 장면 전환에도 강인한 검출을 위하여 탐색 구간의 변화와 히스토그램의 변화가 급격하게 자주 일어나는 구간의 히스토그램의 변화율을 이용하여 장면 전환을 검출 하는 방법을 제안 하였다.

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Hangul Text Detection using Text Corner Edge Feature Analysis in Natural Scene Images (자연영상에서 코너 에지 특징 분석방법을 이용한 한글 텍스트 검출기법에 관한 연구)

  • Park Jong-Cheon;Kwon Kyo-Hyun;Jun Byung-Min
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.379-383
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    • 2005
  • 본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.

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Extraction of Smoking in Elevator (엘리베이터 내의 흡연 추출)

  • Shin, Seong-Yoon;Shin, Kwang-Seong;Lee, Jong-Chan;Park, Sang-Joon;Rhee, Yang-Won;Lee, Hyun-Chang
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.10a
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    • pp.52-54
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    • 2012
  • The fact of smoking is prohibited in elevators. Smoking in elevators that contrary to business ethics, and it can be fatal to our children and women. In this paper, people who smoke in elevators is submitted to forensic evidence. Method is to extract the white bar at the mouth, biting people that smoke. color histogram of scene change detection method is extracted.

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A Study on Assault and Violence in Elevator (엘리베이터 내에서 폭행 및 폭력사건에 관한 연구)

  • Shin, Seong-Yoon;Shin, Kwang-Seong;Lee, Jong-Chan;Park, Sang-Joon;Rhee, Yang-Won;Lee, Hyun-Chang
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.10a
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    • pp.60-62
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    • 2012
  • Assault said to contact the opponent's body with the power to superior opponent. In other words, it is the act of hitting an opponent with the fist. In this paper, the violence and assaults that occur in elevators extracted using a color histogram of scene change detection technique.

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Collection of NC Machining Time using Scene Change Detection Algorithm (영상변화판별 알고리즘을 이용한 NC 가공시간 집계)

  • Ko, Key-Hoon;Kim, Bo-Hyun;Choi, Byoung-Kyu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.793-796
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    • 2005
  • 금형공장의 생산 일정관리에 있어서 실제 가공작업에 대한 실적데이터의 집계는 매우 중요하지만, 이러한 작업상황을 기록하는 것에 대해서 현장 작업자는 비협조적이고 반감을 갖고 있는 실정이다. 현장에서는 작업자의 개입없이 CNC 장비의 컨트롤러와의 직접적인 인터페이스를 통해서 신호를 추출하고 자동으로 작업상황을 파악할 수 있는 시스템을 구축하려고 시도하고 있지만, 컨트롤러 메이커마다 다르게 적용해야 하고 많은 비용을 요구한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 저가의 PC 카메라를 장비에 설치하여 가공상황에 대한 동영상을 수집하고 영상처리 알고리즘을 적용하여 가공시간을 집계하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CNC 컨트롤러에 독립적으로 운용되며 저렴하게 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 무인가공과 유인가공 상황에 시범적으로 적용 및 운영함으로써 시스템의 활용가능성을 살펴보았다.

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A Study on the Gradual Scene Chang Detection of Image Usign MSE (MSE를 이용한 영상의 점진적 장면전환 검출에 관한 연구)

  • 김단환;김형균;정기봉;신충호;김재석;오무송
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.598-600
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    • 2001
  • 대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI영상에서 동여상 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프렝미을 대각선 방향의 픽셀 값을 추출하고 정지영상으로 변환하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있으며, 장면 전한점을 한눈에 확인할 수 있다. 각각의 프레임에서 추추란 픽셀의 칼라 값을 A행렬 i(프레임 수)xj(프레임 영상 높이)로 저장하고, MSE(Mean Square Error)를 용해서 일정의 임계값에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 전환점으로 검출한다.

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Detection on human Faces in Complex Scene by Use of a skin Color and of a Part of Face (복잡한 배경 화면에서 피부색과 얼굴 부분영역을 이용한 얼굴 추출)

  • 이옥경;김혜경;박연출;오해석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.571-573
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    • 2000
  • 복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

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Gradual Scene Change Detection in a Compressed Video Sequence (압축 비디오 영상에서의 점진적인 장면전환 검출)

  • 윤석중;지은석;고성제
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.135-138
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    • 1998
  • 본 논문에서는 비디오 장면 전환 효과 중 디졸브(dissolve)와 카메라 동작에 의한 팬(pan), 줌(zoom)에 의한 점진적인 장면 전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 디졸브 검출의 처리 속도 향상을 위하여 MPEG 표준에 따라 압축된 영상을 최소한의 복원과정을 거쳐서 얻은 DC 영상을 사용하였다. 디졸브 특성의 효과적 추출을 위하여 공간적 영역 분할을 하였고, 각 영역별 평균값을 제곱하여 이에 대한 프레임별 평균을 전환구간의 특징 요소로 이용하였다. 추출된 요소들을 이용하여 정확한 디졸브 구간의 검출을 위하여 비중첩 윈도우 비교 방식을 사용하였다. 또한 효과적인 카메라 동작 검출을 위해 배경화면을 대표할 수 있는 지역 매크로 블록의 움직임 벡터를 추출하였다. 이를 이용하여 카메라 동작에 의한 효과를 검출하였다.

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Electrooculogram-based Scene Transition Detection for Interactive Video Retrieval (인터랙티브 비디오 검색을 위한 EOG 기반 장면 전환 검출)

  • Lee, Chung-Yeon;Lee, Beom-Jin;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.408-410
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    • 2012
  • 기존의 비디오 검색 방법들은 관련 주석이나 영상 정보에 기반하며 사용자의 반응과 관련하여서는 많은 정보를 활용하고 있지 않다. 비디오 시청시 사용자의 뇌신호나 시선추적 정보 등의 인지적 반응을 이용하여 연속적인 비디오 스트림의 각 부분에 대하여 사용자들이 나타내는 관심이나 감성 정보를 추출한다면 보다 인터랙티브한 비디오 데이터 검색 및 추천이 가능하다. 본 논문에서는 비디오를 시청하는 사용자의 안구전도(electrooculogram)를 기록한 후, 장면 전환이 발생한 부분에서의 사건관련전위 분석을 통해 해당 부분에서 나타나는 특징적 반응을 찾고 이에 대한 인지적 해석을 도출했다. 실험 결과 장면 전환 이후200~700ms 부분에서 P300 성분과 유사한 피크가 발생하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 장면 전환에 따른 피험자의 비디오 내용 인지에 대한 의도 불일치 및 주의력 증가로 해석된다.

Text Region Detection using Edge and Local Minima/Maxima Transformation From Natural Scene Images (에지 및 국부 최소/최대 변환을 이용한 자연이미지로부터 텍스트 영역검출)

  • Park, Jong-Cheon;Hwang, Dong-Guk;Jun, Byoung-Min
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.257-259
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    • 2008
  • 자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

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