• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.17-24
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• 2006

In this paper, an algorithm for anchor frame detection in news video is proposed, which consists of four steps. In the first step, the cumulative histogram method is used to detect shot boundaries in order to segment a news video into video shots. In the second step, skin color information is used to detect face regions in each shot boundary. In the third step, color information of upper body regions is used to extract anchor object, which produces candidate anchor frames. Then, from the candidate anchor frames, a graph-theoretic cluster analysis algorithm is utilized to classify the news video into anchor-person frames and non-anchor frames. Experiment results have shown the effectiveness of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.879-883
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• 2000

비디오 기반 사람의 모션 캡쳐에 관한 연구는 최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전분야에서 폭넓은 연구가 진행되어지고 있다. 본 논문은 비디오 기반으로 사람의 모션을 전체 프레임이 진행되는 동안 프레임 별로 디스플레이 한다. 첫 프레임에서 비디오 세그멘테이션 과정에서 샷을 검출하고 이를 이용하여 객체를 분류한다. 분류된 객체에서 사람의 영역을 추출한다. 추출된 영역은 다음 프레임의 위치를 예측하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.507-509
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• 2023

최근 딥러닝은 도로 CCTV 동영상의 교통사고 검출에 널리 사용되지만 일인칭 동영상의 교통사고 검출은 분명히 어렵다. 일인칭 동영상은 역동적이고 시야가 제한되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 일인칭 동영상을 분석하여 교통사고를 검출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 교통 표현 특성을 분석하는 것 외에도 의미를 이해하고 교통 장면을 인코딩한다. 프레임의 표현 특징은 각 프레임 상의 물체의 특징과 물체의 위치 관계의 공간적 숨겨진 특진을 학습함으로써 얻어진다. 그 후에 프레임 표현 특징과 교통 장면의 특징이 연결되어 GRU 실행기에 공급된다. 여러 GRU 실행기는 분석한 후 사고가 발생했는지 확인된다. 이 방법은 높은 역학과 제한된 시야 문제를 효과적으로 해결한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.7C
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• pp.675-686
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• 2005

In this paper, we propose an efficient face region detection technique for the content-based video summarization. To segment video, shot changes are detected from a video sequence and key frames are selected from the shots. We select one frame that has the least difference between neighboring frames in each shot. The proposed face detection algorithm detects face region from selected key frames. And then, we provide user with summarized frames included face region that has an important meaning in dramas or movies. Using Bayes classification rule and statistical characteristic of the skin pixels, face regions are detected in the frames. After skin detection, we adopt the projection method to segment an image(frame) into face region and non-face region. The segmented regions are candidates of the face object and they include many false detected regions. So, we design a classifier to minimize false lesion using CART. From SGLD matrices, we extract the textual feature values such as Inertial, Inverse Difference, and Correlation. As a result of our experiment, proposed face detection algorithm shows a good performance for the key frames with a complex and variant background. And our system provides key frames included the face region for user as video summarized information.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.2
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• pp.25-30
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• 2003

Recently, development of digital technology is occupying a large part of multimedia information like character, voice, image, video, etc. Research about video indexing and retrieval progresses especially in research relative to video. In this paper, we propose new algorithm(Frame Feature Comparison) for MPEG video segmentation. Shot, Scene Change detection is basic and important works that segment it in MPEG video sequence. Generally, the segmentation algorithm that uses much has defect that occurs an error detection according to a flash of camera, movement of camera and fast movement of an object, because of comparing former frames with present frames. Therefore, we distinguish a scene change one more time using a scene change point detected in the conventional algorithm through comparing its mean value with abutted frames. In the result, we could detect more corrective scene change than the conventional algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.10C
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• pp.1017-1026
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• 2005

In burst OFDM system, the frame synchronization should be performed first for the acquisition of received frame and the estimation of the correct FFT-window position. The conventional frame synchronization algorithms using design features of the preamble symbol, the repetition pattern of the OFDM symbol by pilot sub-carrier allocation rule and Cyclic Prefix(CP), has difficulty in the detection of precise frame timing because its correlation characteristics would increase and decrease gradually. Also, the algorithm based on the correlation between the reference signal and the received signal has performance degradation due to frequency offset. Therefore, we adopt a differential correlation method that is robust to frequency offset and has the clear peak value at the correct frame timing for frame synchronization. However, performance improvement is essential for differential correlation methods, since it usually shows multiple peak values due to the repetition pattern. In this paper, we propose an enhanced frame synchronization algorithm based on the differential correlation method that shows a clear single peak value by using differential correlation between samples of identical repeating pattern. We also introduce a normalization scheme which normalizes the result of differential correlation with signal power to reduce the frame timing error in the high speed mobile channel environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.398-403
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• 2007

본 논문에서는 스테레오 비전을 이용하여 지하철 선로에 존재하는 장애물을 검출하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 대의 아날로그 카메라를 이용하여 좌우 영상을 획득하며, 영역 기반 정합을 이용하여 영상의 불균형을 계산한다. 불균형 영상의 배경을 매 프레임에서 갱신하고 현재 프레임의 불균형과의 차이에 의해 선로상의 장애물을 검출한다. 실내 역사에서 임의로 투척한 신문지, 상자, 인형과 임의로 진압한 사람을 모두 검출하였으며, 한 대의 카메라를 이용하는 기법에서 해결하기 어려운 배경과 비슷한 색상을 가지는 물체도 모두 검출하였다. 따라서 제안하는 기법은 선로상의 위험물을 검출하는 핵심 기술로 이용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.119-120
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• 2008

본 논문에서는 ECMA 표준에 기반한 multi-gigabit packet 수신기를 위한 프레임 검출 방안을 제안한다. ECMA 표준은 60 GHz 대역에서 multi-gigabit 전송률을 달성하기 위하여 버스트 (burst) 송수신 방식을 사용하며 프리앰볼 (preamble)과 데이터 (data)로 이루어진 프레임 (frame)을 통하여 데이터 송수신이 이루어진다. 본 논문에서는 ECMA 표준 중 DBPSK (Differential Binary Phase Shift Keying)와 DQPSK (Differential Quadrature Phase Shift Keying) 그리고 OOK (On-Off Keying) 변조 방식을 지원하는 multi-gigabit 송수신 시스템을 위한 프레임 검출기를 설계하였다. 설계된 프레임 검출기는 동일한 구조 및 동작 방식을 통하여 고려한 모든 변조 방식들을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 하드웨어 구현 복잡도가 낮은 장점을 지닌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.598-600
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• 2001

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI영상에서 동여상 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프렝미을 대각선 방향의 픽셀 값을 추출하고 정지영상으로 변환하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있으며, 장면 전한점을 한눈에 확인할 수 있다. 각각의 프레임에서 추추란 픽셀의 칼라 값을 A행렬 i(프레임 수)xj(프레임 영상 높이)로 저장하고, MSE(Mean Square Error)를 용해서 일정의 임계값에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 전환점으로 검출한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.12
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• pp.1157-1163
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• 2005

In this paper, an efficient and fast method to segment a video in the MPEG(motion picture expert group) video stream is proposed. For the real time processing of large amount of broadcasting data, we use DC images of I-frames in an MPEG compressed video with minimal decoding. Using the modified histogram comparison which counts on not only luminance but also chrominance information, the scene change detection was performed in the fast and accurate way Also, to discriminate anchorperson frame from non-anchor frame, a neural network method was introduced.