• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1349-1352
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• 2000

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI 영상에서의 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 변환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 프레임을 블록화 시켜 대각선 방향으로 블록간의 ALH(Average of Luminance Histogram)를 비교하여 일정한 임계치에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 변환점으로 검출하게 된다. 점진적 장면의 변화에 대비하기 위해 장면 변환점이 추출될 때까지 임계치 값을 낮춰줌으로서 정확한 장면 전환 지점을 검출하고자 한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.8 no.2
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• pp.149-159
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• 2003

현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.8
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• pp.97-105
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• 2015

Content-adaptive steganography methods embed secret messages in hard-to-model regions of covers such as complicated texture or noisy area. Content-adaptive steganalysis methods often need high dimensional features to capture more subtle relationships of local dependencies among adjacent pixels. However, these methods require many computational complexity and depend on the location of hidden message and the exploited distortion metrics. In this paper, we propose an improved steganalysis method for content-adaptive steganography to enhance detection rate with small number features. We first show that the features form the difference between DCT coefficients are useful for analyzing the content-adaptive steganography methods, and present feature extraction mehtod using first-order Markov probability for the the difference between DCT coefficients. The extracted features are used as input of ensemble classifier. Experimental results show that the proposed method outperforms previous schemes in terms of detection rates and accuracy in spite of a small number features in various content-adaptive stego images.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.10C
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• pp.983-991
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• 2005

Human faces are commonly found in a video such as a drama and provide useful information for video content analysis. Therefore, face detection plays an important role in applications such as face recognition, and face image database management. In this paper, we propose a face detection algorithm based on pre-processing of scene change detection for indexing and cast searching in video. The proposed algorithm consists of three stages: scene change detection stage, face region detection stage, and eyes and mouth detection stage. Experimental results show that the proposed algorithm can detect faces successfully over a wide range of facial variations in scale, rotation, pose, and position, and the performance is improved by $24\%$with profile images comparing with conventional methods using color components.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.211-214
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• 2000

최근 정보통신의 급속한 발달로 비디오의 내용기반 검색은 많은 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 자동적인 비디오 검색에 있어서 장면전환의 검출은 없어서는 안될 필수적인 과정이다. 그래서, 압축 영역이나 비압축 영역에서의 장면전환검출 기법들이 많이 제안되었다. 특히, 비디오가 대용량화됨에 따라 압축 영역에서의 검출 기법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 압축비디오에서 I-프레임의 DC 영상과 B-프레임의 매크로 블록 타입만을 이용하여 정확한 컷의 위치를 찾아내고자 한다. 그리고, 비디오 구조화의 수행에 적합한 성능과 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.2
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• pp.113-121
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• 2012

In this paper, we proposed fast and efficient algorithm for detecting near-duplication based on content based retrieval in large scale video database. For handling large amounts of video easily, we split the video into small segment using scene change detection. In case of video services and copyright related business models, it is need to technology that detect near-duplicates, that longer matched video than to search video containing short part or a frame of original. To detect near-duplicate video, we proposed motion distribution and frame descriptor in a video segment. The motion distribution descriptor is constructed by obtaining motion vector from macro blocks during the video decoding process. When matching between descriptors, we use the motion distribution descriptor as filtering to improving matching speed. However, motion distribution has low discriminability. To improve discrimination, we decide to identification using frame descriptor extracted from selected representative frames within a scene segmentation. The proposed algorithm shows high success rate and low false alarm rate. In addition, the matching speed of this descriptor is very fast, we confirm this algorithm can be useful to practical application.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1283-1291
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• 2001

본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브렛 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 밸리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트와 잘 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Corel Draw Photo 영상을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 기존의 웨이브렛 모멘트로 구한 검색율보다 11%이상 향상되어 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.655-658
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• 2000

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브릿 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 벨리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 밴드별 위치정보와 주파수정보를 모두 가지는 웨이브릿 모멘트와 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적응하였다. 실험에 사용한 DB는 Corel Draw영상을 사용하였으며 실험 결과, 기존의 검색 방법들에 비해 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.820-827
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• 2001

한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.265-268
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• 2001

In content-based video data retrieval, the representative-frame is usually used. To do that, the skill of detection for scene change is needed. Generally the color histogram comparison is used, but sensitive to light variation and tends to miss the scene change of similar color histogram. This paper shows how to use both color histogram comparison and entropy to prevent the false-positive of scene change occurred by light variation. At the experiments, il is more powerful to light variation to use both color histogram comparison entropy than to use only color histogram comparison.