• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.771-788
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• 2020

Detection of abandoned objects for smart video surveillance should be robust and accurate in various situations with low computational costs. This paper presents a new algorithm for abandoned object detection based on the dual background model. Through the template registration of a candidate stationary object and presence authentication methods presented in this paper, we can handle some complex cases such as occlusions, illumination changes, long-term abandonment, and owner's re-attendance as well as general detection of abandoned objects. The proposed algorithm also analyzes video frames at specific intervals rather than consecutive video frames to reduce the computational overhead. For performance evaluation, we experimented with the algorithm using the well-known PETS2006, ABODA datasets, and our video dataset in a live streaming environment, which shows that the proposed algorithm works well in various situations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.37-43
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• 2016

This paper introduces a method for video shot group detection needed for efficient management and summary of video. The proposed method detects shots based on low-level visual properties and performs temporal and spatial clustering based on visual similarity of neighboring shots. Shot groups created from temporal clustering are further clustered into small groups with respect to visual similarity. A set of representative shot frames are selected from each cluster of the smaller groups representing a scene. Shots excluded from temporal clustering are also clustered into groups from which representative shot frames are selected. A number of video clips are collected and applied to the method for accuracy of shot group detection. We achieved 91% of accuracy of the method for shot group detection. The number of representative shot frames is reduced to 1/3 of the total shot frames. The experiment also shows the inverse relationship between accuracy and compression rate.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.111-119
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• 2006

본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.986-1005
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• 2020

In this paper, we propose AnoVid, an automated video annotation tool based on deep neural networks, that automatically generates various meta data for each scene or shot in a long drama video containing rich elements. To this end, a novel meta data schema for drama video is designed. Based on this schema, the AnoVid video annotation tool has a total of six deep neural network models for object detection, place recognition, time zone recognition, person recognition, activity detection, and description generation. Using these models, the AnoVid can generate rich video annotation data. In addition, AnoVid provides not only the ability to automatically generate a JSON-type video annotation data file, but also provides various visualization facilities to check the video content analysis results. Through experiments using a real drama video, "Misaeing", we show the practical effectiveness and performance of the proposed video annotation tool, AnoVid.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1082-1087
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• 2019

영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.75-82
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• 2002

대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이 값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다 또한 실제 TV방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.119-121
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• 2004

Video event detection has become an essential application in multimedia computing. For sports video, salient events are usually detected by analyzing video sequence by specific decision rules. However in many kinds of sports video (e.g. soccer), the game contains continuous actions, in which the boundaries of shots, scenes are uncertain. So the conventional analyzing methods using crisp decisions are not efficient. Fuzzy logic is a natural approach that can tackle this problem. In this paper, we present a new approach using fuzzy technique for event detection in soccer video. The experiment shows encouraging results for this method

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.19-28
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• 2019

In this paper, an online video summarization algorithm based on multiple object detection is proposed. As crime has been on the rise due to the recent rapid urbanization, the people's appetite for safety has been growing and the installation of surveillance cameras such as a closed-circuit television(CCTV) has been increasing in many cities. However, it takes a lot of time and labor to retrieve and analyze a huge amount of video data from numerous CCTVs. As a result, there is an increasing demand for intelligent video recognition systems that can automatically detect and summarize various events occurring on CCTVs. Video summarization is a method of generating synopsis video of a long time original video so that users can watch it in a short time. The proposed video summarization method can be divided into two stages. The object extraction step detects a specific object in the video and extracts a specific object desired by the user. The video summary step creates a final synopsis video based on the objects extracted in the previous object extraction step. While the existed methods do not consider the interaction between objects from the original video when generating the synopsis video, in the proposed method, new object clustering algorithm can effectively maintain interaction between objects in original video in synopsis video. This paper also proposed an online optimization method that can efficiently summarize the large number of objects appearing in long-time videos. Finally, Experimental results show that the performance of the proposed method is superior to that of the existing video synopsis algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.841-851
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• 2013

생물학적 유기체 모델에서의 바이러스 특성을 이용한 전염성 정보은닉 시스템은 비디오 인코더 및 디코더에 대해 각각 최적의 워터마크 은닉 및 검출 방법을 적용하고 비디오의 재생 또는 편집 등이 발생할 때마다 워터마크를 전이시킴으로써 각종 공격에 강인하게 함으로써 비디오 콘텐츠의 안전한 유통을 가능하게 하기 위한 방법이다. 본 논문은 전염성 정보은닉 시스템을 위한 전염성 정보의 생성과 빠르고 효율적인 가역 워터마킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 비디오 콘텐츠 기반 가역 워터마킹을 위해 제어 코드및 콘텐츠 유효기간을 워터마크와 결합하여 전염시킨 후, 비디오 재생 시에 능동적으로 콘텐츠의 화질 및 워터마크 강도를 제어할 수 있으며, 실시간성을 만족하기 위해 계산복잡도가 낮게 설계되었다. 또한, 가역 워터마크 복원을 위한 시간지연이 발생하지 않도록 매크로블록 단위의 워터마크 및 부가정보 은닉이 수행된다. 실험결과 제안 기법이 실시간성을 만족하며, 공격받지 않은 비디오 비트스트림에 대해 가역 워터마크 검출 및 영상 복원 후 워터마크 손실은 0%였으며, 복원 후의 화질은 동일한 비트율로 압축한 비디오와 거의 동일함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.761-766
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• 2005

본 논문에서는 교양 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 비디오 모델을 제안한다. 먼저, 교양 비디오의 효율적인 색인화와 검색을 위하여 교양 비디오를 의미 있는 단위로 분할하는 효율적인 장면 전환 검출 기법을 사용하였다 비디오가 대용량이며 장시간의 재생이 필요하다는 특징 때문에 전체 비디오를 시청해야하는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 교양 비디오의 개요를 추출하여 시청자들에게 시간을 절약할 수 있고, 비디오 선택의 폭을 넓히도록 하였다. 비디오 개요는 개요 생성 규칙을 설정하여 중요 이벤트가 발생한 장면들을 요약한 형태이다.