• Title/Summary/Keyword: 프레임 검출

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The Cut Detection System using Sum of Square Difference of Color between frames of Video Image Data (동영상데이터의 프레임간 색상차의 자승합을 이용한 컷 검출시스템)

  • 김병철;정창렬;고진광
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.3 no.5
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    • pp.51-62
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    • 2002
  • The development of computer technology and the advancement of the technology of information and communications spread the technology of multimedia and increased the use of multimedia data with large capacity, Users can grasp the overall video data and they are able to play wanted video back. To grasp the overall video data it is necessary to offer the list of summarized video data information, In order to search video efficiently on index process of video data is essential and it is also indispensable skill, Therefore, this thesis suggested the effective method about the cut detection of frames which will become a basis of an index based on contents of video image data. This suggested method was detected as the unchanging pixel color intelligence value, classified into diagonal direction. Pixel value of color detected in each frame of video data is stored as A(i, j) matrix-i is the number of frames. j is an image height of frame. By using the stored pixel value as the method of sum of squared difference of color two frames I calculated a specified value difference between frames and detected cut quickly and exactly in case it is bigger than threshold value set in advance, To carry out on experiment on the cut detection of frames comprehensively, I experimented on many kinds of video. analyzing and comparing efficiency of the cut detection system.

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Moving area detection for moving object tracking (이동 객체 추적을 위한 움직임 영역 검출)

  • 오명관;최동진;전병민
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.281-284
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    • 2003
  • In this study, we have proposed the method of moving area detection as the preprocessing step of moving object tracking system. First, we catch the two frames which are different at time in image sequence. We obtain the moving area by using their binary differential image. In differential image, the object area of previous and current frame is present. In the tracking system, the background is changed by camera motion. So, in this case we have to decide which moving area of object is current at time. We obtain the binary edge image of current frame by applying a threshold to the output of an edge detector. Then we performed logical AND operation between the edge image and differential image. As a result of this work moving area of object can be detected.

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A study on the variable length frame skip method for shot change detection (장면 전환 검출을 위한 가변길이 프레임 생략법에 대한 연구)

  • Lee, Sang-Hwa;Kim, Young-Bong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.257-260
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    • 2002
  • 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환 지정을 검출한다. 그러나, 이 방법은 장면 전환이 비교적 적게 일어나는 동영상 데이터에는 비효율적이므로 고정된 간격으로 프레임을 생략하거나, 가중치를 조절하여 가변적으로 프레임을 생략하는 히스토그램 비교법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 교육용 비디오를 위한 개선된 가변길이 프레임 생략법을 제안할 것이다. 이를 위해서 여러 가지 가중치를 사용하여 실험을 통한 좋은 가중치를 제시하고자 한다.

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Improvement of Background Subtraction Algorithm using Intra-Frame Global Background Model (프레임 내 전체 배경 모델을 이용한 배경 분리 알고리즘의 정확도 개선)

  • Lee, Sang-Hoon;Kim, Gibak;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.160-163
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    • 2014
  • 본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

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Study of Fast Face Detection in Video frames compressed by advanced CODEC (향상된 코덱으로 압축된 프레임에서 고속 얼굴 검출 기법 연구)

  • Yoon, So-Jeong;Yoo, Sung-Geun;Eom, Yumie
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.254-257
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    • 2014
  • Recently, various applications using real-time face detection have been developed as face recognition technology and hardware grows. While network service is developing and video instruments costs lower, it is needed that smart surveillance camera and service using network camera based on IP and face detection technology. However, videos should be compressed for reducing network bandwidth and storage capacity in surveillance system. As it requires high-level improvement of system performance when all the compressed frames are processed in a face detection program, fast face detection method is needed. In this paper, not only a fast way of algorithm using Haar like features and adaboost learning and motion information but also an application on broadcast system is suggested.

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Structure Detection of Transmission Frame Based on Accumulated Correlation for DVB-S2 System (DVB-S2 시스템에서 상관 누적을 이용한 전송프레임 구조 검출)

  • Jeon, Hanik;Oh, Deock-Gil
    • Journal of Satellite, Information and Communications
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    • v.10 no.2
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    • pp.109-114
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    • 2015
  • Frame synchronization is achieved by correlation between received symbols and a preamble pattern which is periodically appended at a frame header. In this paper, we deal with a frame detection method complaint with satellite-based DVB-S2 system. In DVB-S2, frame synchronization is performed under the low signal-to-noise ratio(SNR), a large frequency offset which can be up to 20% of a symbol transmission rate and unknown modulation schemes ranging from QPSK to 32-APSK. In this environment, we propose a method combining differential correlation based on SOF and PLSC with an accumulated correlation method for the detection of frame structures. In addition, detection performances about mean acquisition time(MAT) and detection error probability are evaluated via computer simulations.

Fast Scene Change Detection Algorithm in Compressed Video by a phased-approach Method (압축 비디오에서 단계적 접근방법에 의한 빠른 장면전환검출 알고리듬)

  • 이재승;천이진;윤정오
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.6 no.3
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    • pp.115-122
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    • 2001
  • A scene change detection is an important step for video indexing and retrieval. This paper proposes an algorithm by a phased algorithm for fast and accurate detection of abrupt scene changes in an MPEG compressed domain with minimal decoding requirements and computational effort. The proposed method compares two successive I-frames for locating a scene change occurring within the GOP and uses macroblock-coded type information contained in B-frames to detect the exact frame where the scene change occurred. The algorithm has the advantage of speed, simplicity and accuracy. In addition, it requires less amount of storage. The experiment results demonstrate that the proposed algorithm has better detection performance, such as precision and recall rate, than the existing method using all DC images.

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Fast block error detection method in video using a corner information and Adaboost recognition technology (코너 정보와 Adaboost 인식 기술을 이용한 비디오 내의 블록 오류 고속 검출 방법)

  • Ha, Myunghwan;Lee, Moonsik;Park, Sungchoon;Ahn, Kiok;Kim, Min-Gi
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.58-61
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    • 2011
  • 방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.

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Segmentation and Classification Using Audio and Image Information (오디오와 영상 정보를 이용한 비디오 세그먼테이션 및 크래시피케이션)

  • Jung, Hae-Jun;Jung, Sung-Hwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.891-894
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    • 2000
  • 본 논문에서는 효과적인 내용기반 비디오 검색을 위한 샷 경계 검출, 장면 경계 검출, 그리고 비디오 크래시피케이션 방법을 연구하였다. 먼저, 샷 경계 검출을 위해 칼라 히스토그램과 DCT 변환 계수를 통합하여 사용했다. 그리고 장면 경계 검출을 위해서는 영상 정보뿐만 아니라 오디오 정보를 함께 사용하여 장면 경계를 검출하였다. 또한 비디오 크래시피케이션에서는 장면 경계검출시 추출한 오디오 정보를 이용해 비디오를 내용별로 분류하는 연구를 제안하였다. 뉴스, 광고, 스포츠 등 다양한 3개 분야의 TV 프로그램으로 구성된 약 8,500개 영상 프레임과 약 50,000개의 오디오 프레임을 가진 실험 비디오 데이터베이스를 구성하여 제안된 시스템을 실험하였다. 실험한 결과, 약 88%의 정확도(Precision)를 가지는 장면 경계 검출과 약 85%의 평균 분류율을 보였다.

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Scene Change Detection by Statistical Method (통계적 기법을 이용한 장면 전환 검출)

  • 박진형;장동식;송광섭;유헌우
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.676-678
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    • 2000
  • 본 연구에서는 다양한 동영상내에서 장면전환 검출(Scene Change Detection(SCD))을 하기 위한 임계값 설정시, 전체 동영상을 임의적으로 120개의 프레임 단위로 구분 짓고 120개의 frame을 한 블록으로 하여 각 블록내의 프레임들로부터 얻어진 밝기 히스토그램 사이의 차이값을 데이터로 하여 통계적 기법으로 접근, 차이값의 평균과 표준편차를 이용한 각 블록내의 신뢰구간을 구함으로써 신뢰구간을 벗어나는 프레임은 SCD가 발생한 것으로 생각하였다. 또한 점진적 장면 전환검출시에는 점진적 장면 전환의 특징인 차이값의 분포를 이용하여 장면 전환 검출을 시도하였다. 따라서 SCD를 하기 위하여 사용되어지던 임계값 설정이 동영상에 따라 자동적으로 변화함으로써 임계값 설정의 어려움을 극복하여, 좀더 효율적인 SCO를 이루었으며, 정확도 면에서 급진적/점진적 장면 전환 검출율이 90% 이상의 결과를 보였다.

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