• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.3
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• pp.241-247
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• 2000

In this paper, a fast change detection is proposed for sequence image. The proposed method enhances the quality of the change detection mask and the speed of the change detection by combining block based method and pixel based method. Firstly, change regions are detected for 16 ${\times}$ 16 blocks in image. And 16 ${\times}$ 16 contour block of change detection mask is divided into 4 subblocks. Finally, for divided 8 ${\times}$ 8 blocks, contour blocks are extracted and then, the pixel-based change regions are detected for them. As this makes use of the block based method, this not only enhances the speed of the change detection, but also reduces effects of noise in change detection mask. Experimental results show not only the improvement of the separated change/non-change region, but also the improvement of the speed.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.4
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• pp.527-537
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• 1999

비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.58-63
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• 2000

This paper describes an efficient algorithm for shot boundary detection in MPEG video stream. There are two types of shot boundary: abrupt and gradual. The proposed algorithm for detecting the abrupt shot boundaries used DCT DC value in compressed domain. The proposed algorithm of the gradual change detection consists of two-pass mechanism. In the first pass, the expected positions of shot boundaries are extracted using ratio value of motion vectors. After decoding frames that are extracted in the first pass, we will make the dissolving image using (n)th and (n+2)th image of expected position. The gradual shot boundaries are selected by similarity of the dissolving image and the image of (n+1)th expected position. As applying the algorithm for detecting shot boundaries, the gradual changes as well as the abrupt changes are detected efficiently. Experimental results indicate that the proposed method is computationally fast for detecting shot boundaries and robust to the variation of the video characteristic that is different for the kind of videos.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.249-252
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• 2000

본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 기존의 방법으로 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 cut에 의한 shot 경계를 검출한다 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 dissolve에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n＋2번째 후보지 영상으로 dissolve 영상을 만들어 n＋1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 dissolve를 검출한다. 이와 같이 압축영역에서 cut에 의한 shot 경계와 dissolve에 의한 shot 경계의 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 dissolve에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 cut과 dissolve 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2271-2274
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-7 서술자들을 이용하여 효과적인 샷 경계 검출을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 샷 경계를 분석하는 방법은 기본적으로 각 프레임의 특징을 추출하여 거리 비교를 통하여 샷을 검출한다. 그러나 이러한 샷 검출은 각 프레임에서의 한가지 특징만을 이용하여 샷 경계를 찾기 때문에 샷의 변화와 프레임에 대한 특징 값의 변화가 일치하지 않는 경우 문제점이 발생된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-7 표준을 통하여 그 성능이 증명된 다양한 특징들을 동시에 이용하여 정확한 샷 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 급격한 샷 변화와 점진적인 샷 변화를 동시에 검출하고 플레쉬와 같은 비디오의 순간적인 변화에 강인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.10
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• pp.271-276
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• 2016

In this paper, we propose robust face and eye detection algorithm under changing environmental condition such as lighting and pose variations. Generally, the eye detection process is performed followed by face detection and variations in pose and lighting affects the detection performance. Therefore, we have explored face detection based on Modified Census Transform algorithm. The eye has dominant features in face area and is sensitive to lighting condition and eye glasses, etc. To address these issues, we propose a robust eye detection method based on Gabor transformation and Features from Accelerated Segment Test algorithms. Proposed algorithm presents 27.4ms in detection speed with 98.4% correct detection rate, and 36.3ms face detection speed with 96.4% correct detection rate for eye detection performance.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2096-2099
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• 2003

본 논문에서는 입력 영상의 컬러 정보를 이용함으로써 조명 변화나 얼굴의 자세 변화에 둔감하게 얼굴 정보를 고속 검출하는 알고리듬을 제안하였다 계산복잡도가 작으면서도, 조명의 변화에 민감하지 않은 특성을 가진 NCC (normalized color component) 좌표계에서 정의한 살색에 기반하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 내에서의 눈의 검출에도 색상 분포 특성을 이용함으로써 얼굴의 숙임(nod), 돌림(shake), 기울임(tilt)등에 의한 자세 변화에 대해서도 둔감하게 두 눈의 위치를 고속으로 찾도록 하였다. 특히 집중자(concentrator)를 제안 적용하여 유동적인 눈썹의 영향을 줄이고 눈안의 중심 위치를 찾도록 가중치 눈지도(eye map)를 도입하였다. 제안된 알고리듬이 조명 변화나 얼굴의 다양한 자세 변화가 있는 영상에서 얼굴 후보 영역과 두 눈의 위치를 효과적으로 검출함을 실험을 통해 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.271-280
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• 2009

In this paper, we propose a smoke detection method using region growing method in outdoor video sequences. Our proposed method is composed of three steps; the initial change area detection step, the boundary finding and expanding step, and the smoke classification step. In the first step, we use a background subtraction to detect changed areas in the current input frame against the background image. In difference images of the background subtraction, we calculate a binary image using a threshold value and apply morphology operations to the binary image to remove noises. In the second step, we find boundaries of the changed areas using labeling algorithm and expand the boundaries to their neighbors using the region growing algorithm. In the final step, ellipses of the boundaries are estimated using moments. We classify whether the boundary is smoke by using the temporal information.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.4
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• pp.91-96
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• 2014

This paper proposed an adaptive threshold method for detecting flame candidate regions in a infrared image and it adapts according to the contrast and intensity changes in the image. Conventional flame detection systems uses fixed threshold method since surveillance environment does not change, once the system installed. But it needs a adaptive threshold method as requirements of surveillance system has changed. The proposed adaptive threshold algorithm uses the dynamic behavior of flame as featured parameter. The test result is analysed by comparing test result of proposed adaptive threshold algorithm and conventional fixed threshold method. The analysed data shows, the proposed method has 91.42% of correct detection rate and false detection is reduced by 20% comparing to the conventional method.

• 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.