• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.271-273
• /
• 2001

본 논문에서는 멀티미디어 데이터의 MPEG-1 비디오 데이터 정보 중 인트라 모드로 부호화된 매크로블록(macroblock) 타입 개수를 이용하여 후보 컷(cut)을 검출한다. 이렇게 검출된 후보 컷은 이전에 검출된 후보 컷과의 히스토그램 차와 화소 특징값의 분산값과 평균간을 이용하여 카메라 브레이크(camera break)와 같은 일반적인 장면전환(abrupt scene change)뿐만 아니라 커튼효과(curtaining effect)나 페이딩효과(fading effect)와 같은 점진적인 장면전환(gradual scene change)을 검출하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.247-250
• /
• 2004

본 논문에서는 간단한 사각형 특징과 계층적 분류기를 이용하여 실시간으로 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 다섯 가지 형태의 기본적인 특징 모델을 바탕으로 20*20 크기의 훈련 영상에 적용하여 많은 초기 특징 집합을 구성하였다. AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 학습을 통하여 초기 특징 집합 중에서 얼굴 검출하는데 강인한 집합들만을 선택하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 실제 실험에서 90% 이상의 높은 검출율을 확인하였고 초당 10프레임의 실시간 검출에도 성공하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.10 no.6
• /
• pp.5-11
• /
• 1991

연속음 인식을 위하여 연결된 음향 신호를 음소단위로 분할하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 연속 음성에서의 정상상태 구간 검출을 위한 파라미터로서 진폭분포를 이용하는 방법을 제안하였다. 제 안된 진폭분포는 음성신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진폭분포를 이용하는 방 법을 제안하였다. 제안된 지폭분포는 음성 신호의 변화특성을 정확히 나타내며 이러한 프레임사이의 진 폭 분포 차이값을 비교하여 프레임의 안정구간과 천이구간을 구분할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.46 no.3
• /
• pp.112-118
• /
• 2009

Skin color segmentation techniques have been widely utilized for face/hand detection and tracking in many applications such as a diagnosis system using facial information, human-robot interaction, an image retrieval system. In case of a video image, it is common that the skin color model for a target is updated every frame for the robust target tracking against illumination change. As for a single image, however, most of studies employ a fixed skin color model which may result in low detection rate or high false positive errors. In this paper, we propose a novel method for effective skin color segmentation in a single image, which modifies the conditions for skin color segmentation iteratively by the image feedback of segmented skin color region in a given image.

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

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.133-138
• /
• 2016

Motion detection algorithms based on difference image are classified into background subtraction and previous frame subtraction. 1) Background subtraction is a convenient and effective method for detecting foreground objects in a stationary background. However in real world scenarios, especially outdoors, this restriction, (i.e., stationary background) often turns out to be impractical since the background may not be stable. 2) Previous frame subtraction is a simple technique for detecting motion in an image. The difference between two frames depends upon the amount of motion that occurs from one frame to the next. Both these straightforward methods fail when the object moves very "slightly and slowly". In order to efficiently deal with the problem, in this paper we present an algorithm for motion detection that incorporates "reflected light area" and "difference image". This reflected light area is generated during the frame production process. It processes multiplex difference image and AND-arithmetic of bitwise. This process incorporates the accuracy of background subtraction and environmental adaptability of previous frame subtraction and reduces noise generation. Also, the performance of the proposed method is demonstrated by the performance assessment of each method using Gait database sample of CASIA.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.638-642
• /
• 2002

User in video data utilization of high-capacity can grasp whole video data at a look. Offer frame list that summarize information of video data to do so that can remake video from branch that want when need. Need index process of video data for effective video retrieval. This treatise wishes to propose effective method about scene change point detection of video that is been based on contents base index. Proposed method video data so that can grasp whole structure of video detection color value of schedule pixel for diagonal line direction in image sampling do. Data that get into sampling could grasp scene change point on one eye. Color value of pixel that detection in each frame is i frame number by i$\times$j procession to procession A, j stores to reflex height of frame. Introduce MSE and calculate mean error of each frame. If exceed mean error and schedule critical value, wish to detect the frame for scene change point.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1999.11b
• /
• pp.187-191
• /
• 1999

비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.56-61
• /
• 2005

In this thesis, propose speech period and pitch detection for continuous speech recognition. This mathod is distinguishes between vowel and consonant to frame unit in continuous speech, for distinguishable voice. Powerful extraction of speech period could threshold energy make use of input signal to real noise environment. Also algorithm of this method distinguish between vowel and consonant at the same time in voice make use of zero crossing rate and short time energy to extractible speech period.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.86-91
• /
• 1999

본 논문에서는 유성/무성/묵음 분류기와 주파수 스펙트럼 비교를 통하여 음소 경계 검출기를 구현하였다. 음소경계 검출은 음성 인식, 합성 및 분석 둥의 분야에서 매우 중요하다 유성/무성/묵음 분류기를 이용하여 유성음으로 판별되는 구간은 스펙트럼 비교를 통하여 음소 단위로 세분하였고 무성음으로 판별되는 구간은 한국어의 음성 특성을 고려하여 하나의 음소 단위로 간주하였다. 유성음 구간에 대한 스펙트럼 비교는 수정된 Itakura-Saito distance measure 와 Euclidean MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coeffcients) distance measure를 사용하였고 비교 프레임은한 프레임을 건너 윈 경우가 가장 결과가 좋았다. 최종적으로 평균 음소 길이 정보를 이용하여 음소의 경계로 검출된 구간을 더 세분하거나 통합하였다. 유성/무성/묵음 분류기의 경우는 사무실에서 녹음한 고립단어에 대하여 $94.247\%$의 정확도를 보였고 음소 경계 검출의 경우는 $72.8\%$의 정확도를 보였다.