• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.418-420
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• 2001

최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 보다 정확하게 샷을 검출하는 기법이 요구되고 있다. 비디오 정보를 이용하여 샷을 검출하는 역는 크게 이산코사인 변환의 결과값을 이용하는 방법과 움직임 보상의 결과값을 이용하는 방법으로 그룹화할 수 있는데 전자의 방법은 점진적인 변화를 검출할 수 있는 반면에 전체적인 검출율이 떨어진다는 단점이 있고, 후자의 방법은 전체적인 검출율은 높지만 점진적인 변화를 검출할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 두 가지 방법의 특징을 살펴본 후 이 방법들을 이용한 새로운 샷 경계 검출 방법을 제안한다. 전체적으로 검출율을 높이는 데 목적을 두었기 때문에 매크로블록 타입을 이용하는 방법을 기본으로 하면서 히스토그램을 이용하는 방법을 추가하여 precision을 높일 수 있도록 하였다. 히스토그램을 이용하는 방법에서는 단순히 프레임과의 비교를 하던 기존의 방법에다 프레임들간의 차이의 차이를 이용하여 성능을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과 평균 0.96의 recall과 0.96의 precision을 보이고 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.103-109
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• 2007

In this paper, we detect shot boundaries using $X^2$-histogram comparison method which have enough spatial information that is more robust to the camera or object motion and produce more precise results. Also, we present normalization method to change Log-Formula and constant that is used for contrast enhancement of image in image processing and apply in difference value. And, present shot boundary detection algorithm to detect shot boundary based on general shot and abrupt shot's characteristic.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.169-171
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• 2011

최근 통신 환경의 진화와 고사양 모바일 단말기의 대중화로 인하여 모바일 통신 환경에서 동영상 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 사용자들은 제한적인 데이터 사용량을 이용하여 필요한 영상을 효율적으로 검색 및 탐색하기 위하여 미리보기 서비스 또는 Thumbnail을 이용한다. 이 중 Thumbnail은 동영상의 복호화 과정에서 제공되는 서비스이며, 이를 효과적으로 추출하는데 있어서 낮은 복잡도의 기술들이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 특징을 이용한 Thumbnail 추출 기법을 제안한다. 제안하는 추출 기법에서는 각 영상의 히스토그램을 비교 및 분석하여 하나의 video을 다수의 구간으로 분할하고, 각 구간의 대표 Thumbnail을 추출하는 방법을 사용한다. 다양한 영상을 이용한 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 효과적으로 Thumbnail을 추출함을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.5_6
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• pp.497-502
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• 2003

Content-based video copy detection is a complementary approach to watermarking. As opposed to watermarking, which relies on inserting a distinct pattern into the video stream, video copy detection techniques match content-based signatures to detect copies of video. Existing typical content-based copy detection schemes have relied on image matching which is based on key frame detection. This paper proposes a motion directional histogram, which is quantized and accumulated the direction of motion, for video copy detection. The video clip is represented by a motion directional histogram as a 1-dimensional graph. This method is suitable for real time indexing and counting the TV CF verification that is high motion video clips.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1992.06a
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• pp.498-502
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• 1992

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.151-154
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• 2008

In this paper, this program which is Retrieval System using Image Gray-scale histogram and Edge features is used to reduce the errors incurred by inputting methods which are used in a current Retrieval System. The Retrieval Algorithm is proceeding with several steps which are extracting features of images quality, extracting edge features and refining images, analysing extracted features, retaining important information from analyzed features, retrieving retained information from database, extracting and comparing among images from retrieved database. The proposed Retrieval System is used for a fast retrieval with accuracy and it is confirmed through simulations.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.128-132
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• 2001

본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.286-289
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• 2008

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 홍채의 회전 등 홍채 취득시 다양한 환경 조건으로 인해 발생될 수 있는 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채인식에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용한 새로운 홍채 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.6
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• pp.687-696
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• 2019

Conventional feature of seismic classification focuses on strong seismic classification, while it is not suitable for classifying micro-seismic waves. We propose a feature extraction method based on histogram and Principal Component Analysis (PCA) in frequency-time space suitable for classifying seismic waves including strong, micro, and artificial seismic waves, as well as noise classification. The proposed method essentially employs histogram and PCA based features by concatenating the frequency and time information for binary classification which consist strong-micro-artificial/noise and micro/noise and micro/artificial seismic waves. Based on the recent earthquake data from 2017 to 2018, effectiveness of the proposed feature extraction method is demonstrated by comparing it with existing methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.8
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• pp.927-933
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• 2013

Face detection algorithm of OpenCV recognizes the faces by Haar matching between input image and Haar features which are learned through a set of training images consisting of many front faces. Therefore the face detection method by Haar matching yields a high face detection rate for the front faces but not in the case of the pan and deformed faces. On the assumption that distributional characteristics of color histogram is similar even if deformed or side faces, a face detection method using the histogram pattern matching is proposed in this paper. In the case of the missed detection and false detection caused by Haar matching, the proposed face detection algorithm applies the histogram pattern matching with the correct detected face area of the previous frame so that the face region with the most similar histogram distribution is determined. The experiment for evaluating the face detection performance reveals that the face detection rate was enhanced about 8% than the conventional method.