Since 360-degree ERP frame structure has location-dependent distortion, existing video surveillance algorithms cannot be applied to 360-degree video. In this paper, an activated viewport based event detection method is proposed for 360-degree video. After extracting activated viewports enclosing object candidates, objects are finally detected in the viewports. These objects are tracked in 360-degree video space for region-based event detection. The proposed method is shown to improve the recall and the false negative rate more than 30% compared to the conventional method without activated viewports.
Islam Mohammad Khairul;Lee Sun-Tak;Yun Jae-Yoong;Baek Joong-Hwan
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.45-48
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2006
This paper presents an approach to visual information based temporal indexing of video sequences. The objective of this work is the integration of an automatic face detection and a matching system for video indexing. The face detection is done using color information. The matching stage is based on the Principal Component Analysis (PCA) followed by the Minimax Probability Machine (MPM). Using PCA one feature vector is calculated for each face which is detected at the previous stage from the video sequence and MPM is applied to these feature vectors for matching with the training faces which are manually indexed after extracting from video sequences. The integration of the two stages gives good results. The rate of 86.3% correctly classified frames shows the efficiency of our system.
Gastric Carcinoma is very plentiful and significant disease in Korean community. The reason is that Gastric Carcinoma is not a simply finding disease with unclear symptoms for early detection. Early detection and early medical treatment of a cancer patient is an important instrument of reducing the mortility rate. The purpose of this study is to identify the effect of audiovisual information with videotape infulencing on knowledge and attitude of early detection of gastric carcinoma. The research design was a non-equivalent control group, pre-post test. The subjects of this study were 52 members of D-taxi drivers which was located in Pusan. The subjects were twenty six experimental group and twenty six control group. The experimental group was collected from January 15, 1999 to January 26, 1999. The control group was collected from the research was 28 minutes video program which was turning out the form of documentary on the based practical experience. And also the experimental tool was used measurung instrument which measured a dependent, variable throughout the consulatation of an percentage, average, standard deviation, ${\chi}^2-test$ and t-test using spss/pc program. The result of this research were as follows : 1)" The experimental group which was offered the video program, should be higher in knowledge of early detection of the gastric carcinoma than the control group" was supported. (t= -7.754, p=.000) 2) "The experimental group which was offered the video program, should be higher in attitude of the early detection of the gastric carcinoma than the control group" was supported. (t=-4.321, p=.000) Therefore, in conclusion, this study that the audiovisual information with videotape influencing on knowledge and attitude of early detection of gastric carcionma was very representational experience throughout the video of documentary form on the based practical experience was much effected the change of the knowledge and the attitude regarding to the early detection of the gastric carcinoma was verified.
The development of computer technology and the advancement of the technology of information and communications spread the technology of multimedia and increased the use of multimedia data with large capacity, Users can grasp the overall video data and they are able to play wanted video back. To grasp the overall video data it is necessary to offer the list of summarized video data information, In order to search video efficiently on index process of video data is essential and it is also indispensable skill, Therefore, this thesis suggested the effective method about the cut detection of frames which will become a basis of an index based on contents of video image data. This suggested method was detected as the unchanging pixel color intelligence value, classified into diagonal direction. Pixel value of color detected in each frame of video data is stored as A(i, j) matrix-i is the number of frames. j is an image height of frame. By using the stored pixel value as the method of sum of squared difference of color two frames I calculated a specified value difference between frames and detected cut quickly and exactly in case it is bigger than threshold value set in advance, To carry out on experiment on the cut detection of frames comprehensively, I experimented on many kinds of video. analyzing and comparing efficiency of the cut detection system.
Kim, Dong-Hyeon;Im, Jae-Hyun;Kim, Dae-Hee;Kim, Tae-Kyung;Paik, Joon-Ki
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.146-149
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2009
Face detection and recognition in real-time video constitutes one of the recent topics in the field of computer vision. In this paper, we propose face detection and tracking algorithm using the skin color and haar-like feature in real-time video sequence. The proposed algorithm further includes color space to enhance the result using haar-like feature and skin color. Experiment results reveal the real-time video processing speed and improvement in the rate of tracking.
This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.411-413
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1998
Video영상을 의미있는 부분으로 나누는 Video segmentation을 위해서는 Video Cut의 검출이 필요하다. 본 논문에서는 Video Cut의 검출을 위하여 신경망을 이용하였으며, cut의 측정 방법으로 보색(complementary color)의 개념을 도입하였다. 이 방법을 이용하여, 여러개의 Video data로부터 학습을 한 뒤 새로운 Video에 대해서 테스트한 결과 좋은 성능을 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.1-6
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2022
Scene change detection is an important topic because of the wide and growing range of its applications. Streaming services from many providers are increasing their capacity which causes the industry growth. The method for the scene change detection is described here and compared with the State-of-the-Art methods over the Open Video Scene Detection (OVSD) - an open dataset of Creative Commons licensed videos freely available for download and use to evaluate video scene detection algorithms. The proposed method is based on scene analysis using threshold values and smooth scene changes. A comparison of the presented method was conducted in this research. The obtained results demonstrated the high efficiency of the scene cut localization method proposed by authors, because its efficiency measured in terms of precision, recall, accuracy, and F-metrics score exceeds the best previously known results.
Face detection and tracking technology on video sequence has developed indebted to commercialization of teleconference, telecommunication, front stage of surveillance system using face recognition, and video-phone applications. Complex background, color distortion by luminance effect and condition of luminance has hindered face recognition system. In this paper, we have proceeded to research of face recognition on video sequence. We extracted facial area using luminance and chrominance component on $YC_bC_r$ color space. After extracting facial area, we have developed the face recognition system applied to our improved algorithm that combined PCA and LDA. Our proposed algorithm has shown 92% recognition rate which is more accurate performance than previous methods that are applied to PCA, or combined PCA and LDA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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