We proposed similarity detection method of the video frame data that extracts the feature data of own video frame and creates the 1-D signal in this paper. We get the similar frame boundary and make the representative frames within the frame boundary to extract the similarity extraction between video. Representative frames make blurring frames and extract the feature data using DOG values. Finally, we convert the feature data into the 1-D signal and compare the contents similarity. The experimental results show that the proposed algorithm get over 0.9 similarity value against noise addition, rotation change, size change, frame delete, frame cutting.
Gradual scene change detection is known as more difficult problem then abrupt scene change detection on video data analysis for contents based retrieval. In this paper, we present a new method for scene change detection far both abrupt and gradual change using the variable dynamic threshold arid cut frame difference (CFD). For this, We present the characteristics arid mathematical models of gradual transitions anti then, how can be detected by the CFD. And also we present new scene change detection algorithm based on cut frame difference. By the experimental result using real world video data indicate that the proposed method detect various scene changes both abrupt and gradual change efficiently without time-consuming computation and any dependency on a kind of gradual change effects.
This paper proposed the face tracking method which can be effectively applied to the robot's vision system. The proposed algorithm tracks the facial areas after detecting the area of video motion. Movement detection of video images is done by using median filter and erosion and dilation operation as a method for removing noise, after getting the different images using two continual frames. To extract the skin color from the moving area, the color information of sample images is used. The skin color region and the background area are separated by evaluating the similarity by generating membership functions by using MIN-MAX values as fuzzy data. For the face candidate region, the eyes are detected from C channel of color space CMY, and the mouth from Q channel of color space YIQ. The face region is tracked seeking the features of the eyes and the mouth detected from knowledge-base. Experiment includes 1,500 frames of the video images from 10 subjects, 150 frames per subject. The result shows 95.7% of detection rate (the motion areas of 1,435 frames are detected) and 97.6% of good face tracking result (1,401 faces are tracked).
Kim, Young-Bin;Ryu, Kwang-Ryol;Sclabassi, Robert J.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.145-148
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2007
The video shot detection based on video picture type is presented in this paper. The detection algorithm is used MPEG compressed video frame directly, not reconstructed the original image. For shot detection, I and P frame of MPEG video bit stream are classified. The detecting scene cuts at I pictures are detected by reconstructed DC image. While scene cuts at P picture frame by monitoring the percentage of Intra-macroblocks per P picture. Experimental results on the test video bit stream is shown the detection rate of $85\sim98%$ and searching time is 4 times faster than the previously known video shot detection algorithm on the decompressed video shot.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.10
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pp.43-48
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2010
In general, in order to reduce an initial cell searching time, W-CDMA systems adopt a three-step cell search scheme: slot synchronization, frame synchronization, and primary scrambling code identification. We consider the second step (frame synchronization), in which a coherent detection using P-SCH (primary synchronization channel) is possible. In this paper, we propose a new coherent detection scheme, where a first order recursive filter is used to enhance channel estimation performance. Computer simulation results indicate that the detection performance of the proposed scheme can be robust over large range of frequency offset.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.264-267
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2010
본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.21-22
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2016
본 논문에서는 동영상에서 객체를 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정지 영상에서 객체를 검출하는 기법과 동영상에서 객체를 추적하는 기법을 동시에 수행하여 동영상에서 객체를 검출한다. 매 프레임 검출기는 학습된 종류의 객체들을 검출하고 추적기는 이전 프레임에서 검출되었던 객체를 추적한다. 검출기가 검출한 결과와 추적기가 추적한 결과를 매칭하고, 겹치는 결과와 그렇지 않은 결과에 대해 각각 다른 검사를 수행하여 신뢰도 있는 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.1
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pp.71-80
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2012
This paper proposes vehicle detection and tracking algorithm using a CCD camera. The proposed algorithm uses Haar-like wavelet edge detector to detect features of vehicle and estimates vehicle's location using calibration information of an image. After that, extract accumulated vehicle information in continuous k images to improve reliability. Finally, obtained vehicle region becomes a template image to find same object in the next continuous image using SURF(Speeded Up Robust Features). The template image is updated in the every frame. In order to reduce SURF processing time, ROI(Region of Interesting) region is limited on expended area of detected vehicle location in the previous frame image. This algorithm repeats detection and tracking progress until no corresponding points are found. The experimental result shows efficiency of proposed algorithm using images obtained on the road.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.7
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pp.277-284
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2014
The detection method of curves for the lanes which is powerful for the variation by utilizing the lane variation vector and cardinal spline on the inverse perspective transformation screen images which do not required the camera parameters are suggested in this paper. This method detects the lane area by setting the expected lane area in the s frame and next s+1 frame where the inverse perspective transformation and entire process of the lane filter are adapted, and expects the points of lane location in the next frames with the lane variation vector calculation from the detected lane areas. The scan area is set from the nextly expected lane position and new lane positions are detected within these areas, and the lane variation vectors are renewed with the detected lane position and the lanes are detected with application of cardinal spline for the control points inside the lane areas. The suggested method is a powerful method for curved lane detection, but it was adopted to the linear lanes too. It showed an excellent lane detection speed of about 20ms in processing a frame.
Ophthalmoscopy following the intravenous injection of fluorescein has gained great diagnostic importance in ophthalmology. This technique provides sequential evaluation of the anatomic and physiologic status of the choroidal and retinal vasculature. In order to detect the changes between fluorescein ocular fundus image frames, the direct subtraction of the two frames is inadequate because of geometric distortions and background gray level differences in two images. In this study, a scheme for the correction of the geometric distortions is proposed. Precise control point coordinate values for transformation functions are manually determined after the process including a series of blood vessel detection and thinning, and one frame is mapped to another, and then a geometric distortion corrected image is obtained. When the corrected image is used in interframe change detections, a sucessful result is ensured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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