Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.4
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pp.272-279
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2008
Shot change detection is an important technique for effective management of video data, so detection scheme requires adaptive detection techniques to be used actually in various video. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using the mean of feature value on variable reference blocks. Our algorithm determines shot change detection by defining adaptive threshold values with the feature value extracted from video frames and comparing the feature value and the threshold value. We obtained better detection ratio than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We also had good detection ratio for other several methods of feature extraction and could see realtime operation of shot change detection in the hardware platform with low performance was possible by implementing it in TVUS model of HOMECAST company. Thus, our algerian in the paper can be useful in PMP(portable multimedia player) or other portable players.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.381-387
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2002
In this paper, an efficient method to find shot boundaries in the MPEG video stream data is proposed. For this purpose, we first assume that the histogram difference value(HDV) and pixel difference value(PDV) as an one dimensional signal and apply the median filter to these signals. The output of the median filter is subtracted from the original signal to produce the median filtered difference(MFD). The MFD is a criterion of shot boundary. In addition a neural network is employed and trained to find exactly cut boundary. The proposed algorithm shows that the cut boundaries are well extracted, especially in a dynamic video.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.879-882
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2001
장면 전환 검출을 위한 기존의 주요 방법은 대부분 화소값 차이, 통계적 차이, 그리고 일반적으로 가장 많이 사용하는 히스토그램 비교법등이었다. 이러한 방법에서는 각 비디오 프레임내에 포함되어 있는 영상의 내용 변화에 의한 장면 전환을 검출하기가 어렵고 히스토그램이 비슷한 경우 장면 전환 검출을 할 수 없었다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스로부터 빠른 움직임을 포함하는 장면의 변화를 검출하는 객체의 중심점을 이용한 영역분할기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 프레임간 차영상을 이용해서 명암차를 추출한 후 화소값과 객체 영역의 중심점을 구한 후 사등분 분할하여 영역객체의 평균 및 분산값을 이용해서 내용에 의한 장면 전환도 검출하였다. 실험결과 제안된 방법에 의한 장면 전환 검출은 기존의 다른 방법에 비해 더 나은 성능을 얻었다.
본 논문에서는 신호를 해석하는데 유용한 웨이블렛 변환을 적용하여 장면전환 요소 중 cut과 fade를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블렛 저대역 부밴드로부터 각 프레임의 히스토그램을 구한 후 이전 프레임과 현재 프레임사이의 히스토그램 차를 구하여 이 값이 임계값 이상이면 급격한 장면전환(abrut shot transition)인 cut으로 분류한다. 다음으로 페이드인(fade in)이나 페이드 아웃(fade out)등 컷의 지점이 불분명한 점진적 장면전환(gradual scene transition)을 검출하기 위하여 고대역 부밴드에서 추출한 에지성분에 모멘트를 계산하여 인접한 프레임 사이의 변동율을 분석하여 값이 증가하면 페이드 인을 검출하고 반면에 감소하면 페이드 아웃을 검출하게된다. 성능평가를 위하여 실제의 비디오 분할에 적용한 결과 웨이블렛 적용 방법론이 매우 높은 Precision을 갖는다는 것을 알 수 있으며 윤곽정보에 모멘트 정보를 더함으로써 기존의 방법보다 정확한 페이드(fade) 구간을 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 하나의 DC-Link 전류센서를 사용하여 BLDC 모터의 상 저항을 고려한 상 전환 토크리플 저감 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 하나의 DC-Link 전류센서를 사용하여 BLDC 모터의 상 전환 토크리플 저감에 대한 연구는 많이 진행 되어 왔다. 기존의 방법들은 상 저항 값을 무시하여 상 인덕턴스 성분만을 가지고 제어한 방법이 주류를 이루어 왔다. 하지만 상 저항 값이 크면, 저속 영역과 고속 영역 구간에 변화를 가져와 기존의 방법을 사용할 시 토크리플이 발생한다. 또한 상 전환 시 전류 기울기와 상 전환 시간에 대해 영향을 미치게 되어 기존의 방법을 사용할 경우 토크리플이 발생하게 된다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 상 저항을 고려한 BLDC 모터의 상 전환 토크리플 저감 방법에 대해 효용성을 입증하고자 한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.6
s.312
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pp.83-91
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2006
Flashlights in video has many problem to detect the scene change because of high difference values from successive frames. In this paper propose the reliable scene change detection algorithms by extracting the flashlights. This paper proposes a robust scene change detection technique that uses the weighted chi-square test and the automated threshold-decision algorithms. The weighted chi-square test can subdivide the difference values of individual color channels by calculating the color intensities according to NTSC standard, and it can detect the scene change by joining the weighted color intensities to the predefined chi-square test which emphasize the comparative color difference values. The automated threshold-decision algorithm uses the difference values of frame-to-frame that was obtained by the weighted chi-square test. At first, The Average of total difference values is calculated and then, another average value is calculated using the previous average value from the difference values, finally the most appropriate mid-average value is searched and considered the threshold value. Experimental results show that the proposed algorithms are effective and outperform the previous approaches.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.153-156
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2000
동영상 정보는 영상정보뿐만 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인방법으로 칼라 임계값을 이용한 컷 검출 방법을 제안하였다. 이것은 frame 간의 유사도를 측정해서 이 값이 주어진 임계값보다 작을 경우, 장면의 전환이 일어나는 곳을 컷 지점으로 검출하는 것인데, 동영상의 장면에 따른 유사도가 다를 수 있기 때문에, 컷을 구성하는 프레임들간의 칼라 임계값에 변동을 주어 최적의 컷 검출율을 구하고자 했다. 초기의 칼라 임계값은 '80'을 사용했고, 이후 frame 의 유사도가 임계값보다 클 경우, 즉 장면전환이 일어나지 않았을 경우일정한 상수 값을 초기 임계값에서 감산토록 하였다. 이러한, 과정을 거쳐 추출된 frame을 가지고 원하는 이미지를 검색하게 되면 사용자의 노력 및 검색 시간이 단축되고, 동영상 정보의 관리가 용이해진다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.11
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pp.2330-2334
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2009
This paper presented a new scene change detection method of compounding color histogram and $x^2$ histogram. This method overcomes the disadvantages of difference value detection methods and will be taking advantage. Also, this method can detect all from the abrupt scene change detection to gradual scene change detection. The proposed method has been compared with previous method, and our experimental results show the better results than the previous method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.145-148
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2008
장면 전환 검출은 대용량 비디오 데이터의 효과적인 관리를 위해서 사용되는 기술로서 현재까지 비디오 프레임의 크기를 대폭 축소시킨 환경에서의 연구는 미미하다. 따라서 본 논문에서는 비디오 프레임의 최소 화소를 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 장면 전환 검출을 위한 특징값 추출 요소로 가중치 분산을 사용하였고, 가변 구간 참조를 통한 적응적인 임계값을 설정하였다. 실험을 통해서 기존의 방법들보다 precision에서 2~20.4%, recall에서 3~18.2%, F1에서 1.1~19.3% 향상된 것을 확인하였고, 비디오 데이터 화소수를 1/256로 축소하여 실험한 결과 기존의 방법들보다 검출률이 월등하게 향상된 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 계산량 감소를 통한 고속 처리를 가능하게 하여 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에서의 고속 장면 전환 검출에 유용하게 사용될 수 있다.
발전소의 제어 시스템은 제어 기간이 길어짐에 따라 제어 기기의 운전 특성이 변화하므로 최초 설계 및 운전때의 성능과는 다른 제어 특성을 나타낸다. 따라서 주기적으로 제어 성능을 평가하고 평가 결과에 따라서 제어 기기의 성능 개선 작업과 제어 시스템의 제어기 상수 최적화 등의 작업을 통하여 제어 성능을 최적으로 유지하여 제어 목적을 달성하도록 하여야한다. 제어성능 평가기법은 제어 목표 값에 대한 추종성을 평가하는 Set Print Analysis 방법을 주로 사용한다. 평가 지표는 Integral Absolute Error(IAE)와 같은 Error Integral 값과 Minimum Variance방법이 실용적으로 사용된다. 본 논문에서는 Non-Minimum Phase 특성으로 인하여 초기 운전 모드에서 정상 운전 모듈로의 원활한 전환이 어려운 수위 제어 시스템에서 제어 전환을 위한 최적 제어기 상수를 구하기 위하여 CPA 방법을 적용하였다. 일반적으로 제어성 평가는 설정치 변화에 대한 추종성을 평가하지만 본 논문에서는 제어 전환 시의 제어성 평가를 통하여 최적의 제어 전환 상수를 구하고자 하였다. 적용 결과, CPA기법은 설정시 추종성뿐만 아니라 제어 과도에서의 제어 전환 변수의 주종성에 적용하여 제어 전환을 최적화하는데도 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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