Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.83-89
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2012
Natural Vegetation cover, which is very important earth resource, has been significantly altered by humans in some manner. Since this has currently resulted in a significant effect on global climate, various studies on vegetation environment including forest have been performed and the results are utilized in policy decision making. Remotely sensed data can detect, identify and map vegetation cover change based on the analysis of spectral characteristics and thus are vigorously utilized for monitoring vegetation resources. Among various vegetation indices extracted from spectral reponses of remotely sensed data, NDVI is the most popular index which provides a measure of how much photosynthetically active vegetation is present in the scene. In this study, for change detection in vegetation cover, a Multi-layer Perceptron Network (MLPN) as a nonparametric approach has been designed and applied to MODIS/Aqua vegetation indices 16-day L3 global 250m SIN Grid(v005) (MYD13Q1) data. The feature vector for change detection is constructed with the direct NDVI diffenrence at a pixel as well as the differences in some subset of NDVI series data. The research covered 5 years (2006-20110) over Korean peninsular.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1690-1696
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1999
Video sequence should be hierachically classified for the content-based retrieval. Cut detection algorithm is an essential process to classify shots. It is generally difficult for cut detection algorithms to detect cut points since a current frame is compared with a previous one, because movement of camera or object made adrupt scene change. We reduce ratio of failed cut detection so that compare the difference between frames of predicted cut point and their neighbors. In this paper, first we get predicted cut point, then we judge that the predicted cut point is true point or not. And we extracted DC images in MPEG video sequence for comparison. As a result of experiments. We confirmed that the cut detection ratio of the proposed algorithm is higher than of any other algorithms.
The story is formed by the flow of the development and resolution of the conflict between the characters. Namely, the story consists of conflict setting, development, and resolution. Character region is an important expression technique to describe the emotions or states of characters and the relationship between characters and the environment. The purpose of this paper is to propose a method for detecting the transition of conflict from the graph of character region's change. To this end, we present a method of generating a change graph of a character region in a movie by calculating the character region and a method of detecting a conflict transition scene from a graph of character region's change. To verify the performance of the proposed method, an experiment was conducted to extract conflict transition scenes for 7 movies, and performance evaluation results of 73.57% accuracy and 77.26% recall were obtained. This proves that it is possible to extract conflict transition scenes based on the character region.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.26
no.4
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pp.70-81
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1999
The methods of landuse change detection have been used with the algorithm of GIS (Geographic Information System). It is used for the Environmental Planning. Ultimately, it is useful to establish environment management system in landscape architecture. As one of environmental elements, the landuse is repeatedly being changed by the interaction of natural and social environments. In addition, the landuse change shows a tendency to certain characteristic. However, the data of analysis environment system are too broad to access the practical use. Therefore, the possibility of using the method of GIS has been increasing. This study is to make the prediction model by using the interpolation of GRASS version 4.1.5 and to consider about a tendency for each element in landuse change of HAKONE national park. The results of study explain as below : 1. The natural forest and the meadow have a larger tendency of decrease. 2. The area of golf club and facility land has not been changed and the some other areas have been changed to the commercial forest. 3. However, because of the natural forest preservation plan since 1970, the destruction shows comprehensively a tendency of decrease.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.28-38
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2001
Traffic information can be broadly categorized into point information and spatial information. Point information can be obtained by chocking only the presence of vehicles at prespecified points(small area), whereas spatial information can be obtained by monitoring large area of traffic scene. To obtain spatial information by image processing, we need to track vehicles in the whole area of traffic scene. Image detector system based on global tracking consists of video input, vehicle detection, vehicle tracking, and traffic information measurement. For video input, conventional approaches used auto iris which is very poor in adaptation for sudden brightness change. Conventional methods for background generation do not yield good results in intersections with heave traffic and most of the early studies measure only point information. In this paper, we propose user-controlled iris method to remedy the deficiency of auto iris and design flame difference-based background generation method which performs far better in complicated intersections. We also propose measurement method for spatial traffic information such as interval volume/lime/velocity, queue length, and turning/forward traffic flow. We obtain measurement accuracy of 95%∼100% when applying above mentioned new methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.6
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pp.1283-1288
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2011
In this paper we collect data concerning sleep environments in a bedroom and analyze the relationship between the collected condition data and sleep. In addition, this paper detects scene changes from the subjects in a sleeping state and presents the physical conditions, reactions during sleep, and physical sensations and stimuli. To detect scene changes in image sequences, we used color histogram for the difference between the preceding frame and the current frame. In addition, to extract the tossing and turning for different situations, the subjects were instructed to enter the level of fatigue, the level of drinking, and the level of stomach emptiness. For the sleep experiment system, we used the H-MOTE2420 Sensor composed of temperature, humidity, and light sensors. This paper is intended to provide the best sleep environment that enhances sleep quality, thus inducing people today to get regular and comfortable sleep.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.35-44
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2004
With increase in digitalmedia data, various video indexing and video sequence matching algorithms have been proposed to efficiently manage and utilize digital media. In this paper, we propose a robust video indexing algorithm to detect scene changes for video sequences with abrupt luminance variations and an efficient video sequence matching algorithm for video sequence query. To improve the accuracy and to reduce the computational complexity for video indexing with abrupt luminance variations, the proposed algorithm utilizes edge features as well as color features, which yields a remarkably better performance than conventional algorithms. In the proposed algorithm first we extract the candidate shot boundaries using color histograms and then determine using edge matching and luminance compensation if they are shot boundaries or luminance changes. If the scene contains trivial brighness variations, the edge matching and luminance compensation are performed only for shot boundaries. In experimental results, the proposed method gives remarkably a high performance and efficiency than the conventional methods with the similar computational complexity.
In this paper, we propose a video summarization technique on a smartphone, based on spatiotemporal saliency. The proposed technique detects scene changes by computing the difference of the color histogram, which is robust to camera and object motion. Then the similarity between adjacent frames, face region, and frame saliency are computed to analyze the spatiotemporal saliency in a video clip. Over-segmented hierarchical tree is created using scene changes and is updated iteratively using mergence and maintenance energies computed during the analysis procedure. In the updated hierarchical tree, segmented frames are extracted by applying a greedy algorithm on the node with high saliency when it satisfies the reduction ratio and the minimum interval requested by the user. Experimental result shows that the proposed method summaries a 2 minute-length video in about 10 seconds on a commercial smartphone. The summarization quality is superior to the commercial video editing software, Muvee.
As the real time multimedia service become more popular, the needs of transmission with low delay and high quality are getting more stronger. Among those video compression technologies, the rate control method dose an important role in getting the effective data transmitting and the high image quality. In this paper, we combined the feature of CBR and VBR coding methods to propose a new bit-rate control method witch allows each frame to generates bits in the defined fluctuation range and applies a scene change detection at a part of frame and also can maintain low-delay and high quality even if the perfect VBR transmission environment is not guaranteed. The experiment result shows the proposed algorithm provides more effective method than TMN8 in real time application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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