• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.7
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• pp.858-865
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• 2011

In order to allow the user to efficiently browse, select, and retrieve a desired video part without having to deal directly with GBytes of compressed data, classification of shot motion characteristic has to be carried out as a preparation for such user interaction. The organization of video information for video database requires segmentation of a video into its constituent shots and their subsequent characterization in terms of content and camera movement in shot. In order to classify shot motion, it is a conventional way to use element of motion vector. However, there is a limit to estimate global camera motion because the way that uses motion vectors only represents local movement. For shot classification in terms of motion information, we propose a new scheme consisting of partial decoding of INTRA pictures and comparing the x, y displacement vector curve between the decoded I-frame and next P-frame in compressed video data.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.306-308
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• 2003

본 논문은 컬러영상내 움직이는 객체의 효과적인 검출을 위해 색상과 위치정보를 적용시킨 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 움직이는 객체들을 추출한 방법을 제안하고 있다. 최종 클러스터링된 중심픽셀(prototype)이 갖고있는 RGB 값을 사용해 프레임을 비교해 객체와 배경의 분리를 가능하게 했고 마지막으로 후처리를 이용해 남아있는 배경잡음을 제거하였다. 본 연구의 실험은 여러 교통장면을 포함한 다양한 영상에서 이루어졌으며 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록기반의 방법에 비해 보다 정확한 객체 검출이 가능했으며 한 가지 특징 정보를 사용한 클러스터링에 비해 보다 높은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.219-223
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• 1998

본 논문에서는 움직임 필드를 분할하고, 이를 바탕으로 가변 보간율을 이용한 새로운 비디오 보간기법을 제시한다. 움직임 필드의 분할은 수리형태학적 필터링 및 영역별 움직임 추정을 이용하여 구성된다. 구성된 움직임 필드는 각각의 움직임 특성을 바탕으로 배경 또는 정지 영역, 움직임 영역, 드러난 영역, 가려진 영역 둥의 분류에 바탕을 둔다. 제시된 보간기법은 움직임이 복잡하거나 비선형적일 때, 보간율을 적게 하며, 움직임이 적거나 선형적일 때 보간율을 높게 함으로써 일정한 화질을 유지할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.1091-1094
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• 1999

In this paper, we propose new algorithms to construct video object planes(VOP’s) for MPEG-4. VOP’s allow the new video standard MPEG-4 to enable content-based funtionalities. A comprehensive review summarizes some of the most important VOP’s generation techniques that have been proposed. The proposed algorithm use segmentation technique as labeling and motion estimation as three-step search algorithm(TSS). It is improved by a labeling technique that distinguishes background and object from a frame.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.357-360
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• 2000

현재 컴퓨터 비젼(computer vision) 기술의 응용은 여러 방면에서 이루어지고 있다. 이중 움직임 검출(motion detection)과 추적(tracking)기술을 이용하여 교통 감시 환경에서 필요로 하는 정보를 얻을 수 있는 연구가 활발하다. 특히 입력되어지는 영상으로부터 차량의 추적을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 입력영상으로부터 움직이는 차량의 동작을 분할(segmentation)하고, 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 효율적인 추적과 동시에 배경영상의 도로를 일정구간으로 나누어, 그 구간 내에서의 교통 요소 중 하나인 움직이는 차량의 속도를 측정 할 수 있는 방법들 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.197-198
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• Progress in Medical Physics
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• v.10 no.3
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• pp.115-123
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• 1999

The two dimensional echocardiography is widely used to evaluate regional wall motion abnormality, because of its abilities to depict left ventricular wall motion. A number of researches have been processed for evaluation and quantitative analysis of left ventricular wall motion functions. In this paper, we proposed an algorithm which detects automatically and analyze quantitatively endocardial wall motion during systole. The echocardiograms were obtained in the short-axis views in normal subjects. Automated edge detection and endocardial contour tracking algorithm was applied to each frames, quantitative analysis based on segmentation was performed, pre-defined color overlays superimposed on the gray scale images, and the images was animated. The proposed algorithm provided automated, quantitative diagnosis of regional wall motion abnormality.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.123-127
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• 2005

This paper addresses the problem of extracting video objects from compressed video signals. Compressed videos include several informations about moving objects. An useful cue for object segmentation is motion vector per macroblock which sparse in MPEG. We propose a method for automatically estimating and extracting moving objects using motion vectors of macroblocks in this work.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.65 no.10
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• pp.1731-1737
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• 2016

In this paper, a method is proposed to recognize human actions as nonverbal expression; the proposed method is composed of two steps which are action representation and action recognition. First, MHI(Motion History Image) is used in the action representation step. This method includes segmentation based on depth information and generates spatio-temporal templates to describe actions. Second, CNN(Convolution Neural Network) which includes feature extraction and classification is employed in the action recognition step. It extracts convolution feature vectors and then uses a classifier to recognize actions. The recognition performance of the proposed method is demonstrated by comparing other action recognition methods in experimental results.