• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.291-294
• /
• 2004

Semantic video object extraction is important for tracking meaningful objects in video and object-based video coding. We propose a fast semiautomatic video object extraction algorithm which combines a watershed segmentation schemes and chamfer distance transform. Initial object boundaries in the first frame are defined by a human before the tracking, and fast video object tracking can be achieved by tracking only motion-detected regions in a video frame. Experimental results shows that the boundaries of tracking video object arc close to real video object boundaries and the proposed algorithm is promising in terms of speed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권9호
• /
• pp.3357-3376
• /
• 2015

Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권5호
• /
• pp.515-524
• /
• 2006

배경추출은 비디오 감시 시스템에서 움직이는 물체를 찾는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 벡터 정렬을 이용한 새로운 온라인 컬러 배경 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 배경은 물체보다 발생빈도가 높다는 사실을 이용하여, 연속된 프레임의 컬러화소 값들의 벡터 미디언을 그 화소에서의 배경이라 간주한다. 본 알고리즘에서 현재 프레임의 물체는 얻어진 배경과의 거리가 문턱치보다 큰 화소들의 집합으로 구성된다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 온라인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용한 다중 배경추출 방법과 비교하였으며, 비교결과 유사 또는 우월한 실험 결과를 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권12호
• /
• pp.4292-4307
• /
• 2021

For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권7호
• /
• pp.646-654
• /
• 2007

최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.11-23
• /
• 2011

본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.

• ETRI Journal
• /
• 제29권3호
• /
• pp.353-362
• /
• 2007

In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.467-473
• /
• 2004

비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.539-541
• /
• 2005

We propose efficient video retrieval scheme which use fast key frame extraction in DCT domain. Our scheme extract key frame using the edge histogram difference which is extracted in compressed domain for I-frames. And the video retrieval is implemented using Hausdorff distance function about edge histogram of key frame. This approach enables fast content-based video retrieval of the compressed video content without decompression process. Experimental results show our scheme is very fast and efficient.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.1175-1181
• /
• 2004

본 논문에서는 비디오 검색을 위한 비디오 사진 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3개의 모듈인 특징 추출, 은닉 마르코브 모델 생성, 그리고 비디오 사진 분류로 구성되어 있다. 같은 등급에 속한 비디오 화면들이 반드시 유사하지 않으므로 견실한 Hidden Markov Model을 구성하기 위해서 는 충분한 학습이 필요하였다. 제안된 시스템은 텔레비전 야구 중계 방송의 비디오 화면을 15가지 등급으로 분류하여 분석 및 하는 실험을 한 결과 평균 84.72%의 인식률을 얻을 수 있었다.