Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2353-2358
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2011
Sleep is very important physiology to our human, about one third of human life was sent over to sleep. This paper measures of sleep and proposes sleep quality and future direction in order to improve the sleep environment. Sleep measure was determined by using X2 histogram that is one of the scene change detection method. X2 histogram method is one of the statistical scene change detection and is used in many studies because of the histogram method performs better than the other. And find out their relationship by entering the degree of fatigue, alcohol, and hungry in order to develop quality of sleep and extracting to tossing and turning according to each situation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.145-148
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1998
본 논문은 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위한 장면 분할 기법 중 Color Histogram에서 각각의 RGB를 따로 계산하여 차이값을 세부화하는 장점과, x2 Histogram에서 차이값을 강조하는 장점을 이용하여 NTSC표준에 따른 가중치를 적용한 새로운 장면 분할 방법을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위한 실험 도메인은 국내 KBS, MBC, SBS 방송의 뉴스 비디오와 국외 CNN, NHK의 뉴스 비디오를 택하였다. 주어진 환경내에서 제안한 방법을 기존의 Color Histogram, x2 Histogram, 그리고 Bin to bin difference (B2B)과의 실험결과와 비교하여 효율적임을 보였으며, 임계치의 자동선택 가능성을 제시 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.205-207
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2014
This paper uses $Color-x^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing $Color-x^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.11
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pp.2330-2334
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2009
This paper presented a new scene change detection method of compounding color histogram and $x^2$ histogram. This method overcomes the disadvantages of difference value detection methods and will be taking advantage. Also, this method can detect all from the abrupt scene change detection to gradual scene change detection. The proposed method has been compared with previous method, and our experimental results show the better results than the previous method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.103-109
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2007
In this paper, we detect shot boundaries using $X^2$-histogram comparison method which have enough spatial information that is more robust to the camera or object motion and produce more precise results. Also, we present normalization method to change Log-Formula and constant that is used for contrast enhancement of image in image processing and apply in difference value. And, present shot boundary detection algorithm to detect shot boundary based on general shot and abrupt shot's characteristic.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2427-2432
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2014
Color-$X^2$ is used as a method for scene change detection. It extracts a violent scene in an elevator and then could be used for real-time surveillance of criminal acts. The scene could be also used to secure after-discovered evidences and to prove analysis processes. Video Forensic is defined as a research on various methods to efficiently analyze evidences upon crime-related visual images in the field of digital forensic. The method to use differences of color-histogram detects the difference values of histogram for RGB color from two frames respectively. Our paper uses Color-$X^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of $X^2$ histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing Color-$X^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.193-201
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2006
This paper presents a method that allows for detection of all rapid and gradual scene changes. The method features a combination of the current color histogram and the local $X^{2}-test$. For the purpose of this paper, the $X^{2}-test$ scheme outperforming existing histogram-based algorithms was transformed, and a local $X^{2}-test$ in which weights were applied in accordance with the degree of brightness was used to increase detection efficiency in the segmentation of color values. This Method allows for analysis and segmentation of complex time-varying images in the most general and standardized manner possible Experiments were performed to compare the proposed local $X^{2}-test$ method with the current $X^{2}-test$ method.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.65-67
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2012
수면은 인간에게 삼분의 일 정도 잠을 자면서 보낸만큼 매우 중요한 생리 현상이다. 본 논문에서는 이러한 수면을 환경을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 또한 수면의 질 발전을 위하여 피로도, 음주도, 그리고 공복도를 입력하여 각각의 상황에 따른 뒤척임을 추출한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.55-57
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2011
장면 전환 검출은 비디오를 구조화하고 비디오 연산을 수행하는데 필수적인 요소이다. 본 문에서는 기존에 제시된 컬러 히스토그램과 x2 히스토그램을 합성한 새로운 방법의 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 특히 이 방법은 비디오 프레임들의 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 그리고 매우 빠르게 화면이 지나가는 급진적 장면 전환 검출에서 느리게 화면이 진행하는 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 본 방법이 기존의 방법보다 우수하다는 것을 보여주고 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.357-358
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2021
Although many people watch the scene with multiple surveillance cameras, it is difficult to ensure that immediate action can be taken in the event of a crime. Therefore, there is a need for a "crime behavior detection system" that can analyze images in real time from multiple surveillance cameras installed in elevators, call immediate crime alerts, and track crime scenes and times effectively. In this paper, a study was conducted to detect violent scenes occurring in elevators using Scene Change Detection. For effective detection, an x2-color histogram combining color histogram and histogram was applied.
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