• 제목/요약/키워드: ${\chi}^2$ Histogram

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대용량 비디오 데이터베이스 구축을 위하여 장면전환 검출과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 (Video Abstracting Using Scene Change Detection and Shot Clustering for Construction of Efficient Video Database)

  • 신성윤;표성배
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.111-119
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    • 2006
  • 본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

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대용량 비디오 데이터베이스 구축을 위한 비디오 개요 추출 (Video Abstracting Construction of Efficient Video Database)

  • 신성윤;표성배;이양원
    • 한국컴퓨터정보학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.255-264
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    • 2006
  • 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

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뉴스 비디오 데이터에서의 가중치를 이용한 효율적 장면변환 검출 알고리즘 (The Efficient Cut Detection Algorithm Using the Weight in News Video Data)

  • 정영은;이동섭;신성윤;전근환;배석찬;이양원
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.282-291
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    • 1999
  • 뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.

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뉴스 비디오 브라우저 (News Video Browser)

  • 신성윤;강오형;김형진;장대현
    • 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.

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χ2히스토그램을 이용한 승강기 내의 흡연 추출 (Extraction of Smoking in Elevator Using χ2 Histogram)

  • 신성윤;김희애;진찬용;박상준;이양원;이현창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.119-121
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    • 2013
  • 승강기 내에서는 흡연이 금지되어 있는 것이 사실이다. 승강기 내에서 흡연을 하는 것은 상도덕에 어긋나는 일이며 우리 아이들과 여성들에게 매우 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 승강기 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 제출하기 위해서이다. 방법은 흰색 막대를 입에 물거나, 연기를 내품는 사람을 추출하는 것이다. 방법은 장면 전환 검출에서 ${\chi}^2$ 히스토그램 방법으로 추출한다.

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χ2히스토그램을 이용한 승강기 내에서 여성의 성 추행 사건 추출 (Women's Sexual Harassment Incident in The Elevator Using χ2 Histogram)

  • 신성윤;김희애;진찬용;박상준;이양원;이현창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.104-106
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    • 2013
  • 범죄에서 성추행이란 일방적인 성적 만족을 얻기 위하여 물리적으로 신체 접촉을 가함으로써 상대방에게 성적 수치심을 불러일으키는 행위이다. 성폭력의 하나인 성추행은 강제추행을 뜻한다. 강제추행이 성희롱과 다른 것은 '폭행이나 협박'을 수단으로 '추행'하는 것이다. 본 논문에서는 승강기 내에서 이러한 여성의 성 추행 사건을 ${\chi}^2$ 히스토그램을 통하여 추출하도록 한다.

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χ2히스토그램을 이용한 승강기에서 절도 범죄의 추출 (Extraction of Theft in Elevator Using χ2 Histogram)

  • 신성윤;김희애;이상원;박상준;이양원;이현창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.86-88
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    • 2013
  • 범죄중 절도란 남의 사물을 몰래 훔치는 일을 말한다. 또한 절도는 그런 일을 한 사람, 도적, 도둑질을 말한다. 최근 현대 사회에서는 승강기 내에서 자주 발생하는 범죄 중의 하나이다. 본 논문에서는 이러한 절도 범죄를 장면 전환 검출 방법인 ${\chi}^2$ 히스토그램을 이용하여 추출한다. 이렇게 추출된 영상은 법원에 증거 자료로 제출하도록 한다.

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χ2히스토그램을 이용한 승강기 내에서 폭행 및 폭력사건에 관한 연구 (A Study on Assault and Violence in Elevator Using χ2 Histogram)

  • 신성윤;김희애;진찬용;박상준;이양원;이현창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.109-111
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    • 2013
  • 사람에게 혐오스러운 자극을 고의적으로 하는 행동을 일반적으로 공격이라고 하는데 그 중에서 신체적인 공격행위 등, 직접적인 물리적 강제력이 폭력이다. 폭행은 상대방보다 우월적인 힘을 가지고 상대방의 신체에 접촉하는 것을 말 한다. 즉, 주먹으로 상대를 가격하는 행위이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 발생하는 이러한 폭력 및 폭행 사건을 장면 전환 검출 기법인 ${\chi}^2$히스토그램을 이용하여 추출하도록 한다.

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압축된 공간 히스토그램을 이용한 선택율 추정 기법 (Selectivity Estimation Using Compressed Spatial Histogram)

  • 지정희;이진열;김상호;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권2호
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    • pp.281-292
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    • 2004
  • 공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다.

평균과 표준편차를 이용한 자동 임계치-결정 알고리즘 (Automatic Threshold-decision Algorithm using the Average and Standard Deviation)

  • 고경철;이양원
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.103-111
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    • 2005
  • 본 논문에서는 연속된 프레임들의 차이 값으로부터 획득된 평균과 표준편차를 이용한 새로운 자동 임계치-결정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값들에 대한 계산은 기존의 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$-테스트를 병합한 변형된 ${\chi}^2$-테스트 알고리즘을 이용하였다. 변형된 ${\chi}^2$-테스트는 각 컬러공간에 명암도 등급에 따른 가중치를 적용하여 보다 세분화된 값들에 의한 장면전환 검출을 시도할 수 있는 장점이 있다. 제안된 자동 임계치 결정 알고리즘은 획득된 전체 차이값들의 분포로부터 1차 평균과 표준편차를 구한 후, 이를 다시 주어진 차이 값들에 적용하여 1차 평균을 만족하는 차이 값들로부터 2차 평균과 표준편차를 구하며, 이러한 연속적인 평균과 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 최대지점으로부터 작아지는 시점의 평균을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.

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