The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.1
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pp.43-50
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2009
This paper caters the need of acquiring the principal objects, characters, and scenes from a video in order to entertain the image based query. The movie frames are divided into frames with 2D representative images called "key frames". Various regions in a key frame are marked as key objects according to their textures and shapes. These key objects serve as a catalogue of regions to be searched and matched from rest of the movie, using viewpoint invariant regions calculation, providing the location, size, and orientation of all the objects occurring in the movie in the form of a set of structures collaborating as video profile. The profile provides information about occurrences of every single key object from every frame of the movie it exists in. This information can further ease streaming of objects over various network-based viewing qualities. Hence, the method provides an effective reduced profiling approach of automatic logging and viewing information through query by example (QBE) procedure, and deals with video streaming issues at the same time.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.1
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pp.11-16
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2006
To manipulate large video databases, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-w]so user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm to extract key frames using color histograms and to match the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several real sequences show that the proposed video retrieval algorithm using color and edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
This paper focuses on the problem of key-frames coding and proposes a new promising approach based on the use of fractals. The summary, made of a set of key-frames selected from a full-length video sequence, is coded by using a 3D fractal scheme. This allows the video presentation tool to expand the video sequence in a "natural" way by using the property of the fractals to reproduce the signal at several resolutions. This feature represents an important novelty of this work with respect to the alternative approaches, which mainly focus on the compression ratio without taking into account the presentation aspect of the video summary. In devising the coding scheme, we have taken care of the computational complexity inherent in fractal coding. Accordingly, the key-frames are first wavelet transformed, and the fractal coding is then applied to each subband to reduce the search range. Experimental results show the effectiveness of the proposed approach.
In this out watermarking method, a key is determined by quantizing the maximum motion difference between frames. We have a problem the key value for embedding and detection are different in 1 to 3% frames of all frames. This problem can be easily solved by using a new key according to bit error rate of the extracted watermark. Since the watermark is embedded in each frame nth different keys and detected In all the frames, out method is resistant against attacks such as the frame averaging and frame drop.
In this letter, the distributions of direct current (DC) coefficients for P-frames in H.264/AVC are analyzed, and the distortion model of the Gaussian source under the quantization of the dead-zone plus-uniform threshold quantization with uniform reconstruction quantizer is derived. Experimental results show that the DC coefficients of P-frames are best approximated by the Laplacian distribution and the Gaussian distribution at small quantization step sizes and at large quantization step sizes, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.11
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pp.2874-2892
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2013
Since security plays an important role in several ZigBee applications, such as Smart Energy and medical sensor applications, ZigBee Specification includes various security mechanisms to protect ZigBee frames and infrastructure. Among them, the Join and Leave operations of ZigBee are investigated in this paper. The current Join-Leave operation is protected by the network key (a kind of group key). We claim it is not adequate to employ the network key for such purpose, and propose a new Join-Leave operation protected by the application link key (a kind of pairwise key), which is based on a more efficient key management scheme than that of ZigBee. Hence, the original Join operation consists of a total of 12 command frames, while the new Join operation consists of only 6 command frames. In particular, the security of the proposed Join-Leave operation is equivalent to or better than that of the original Join-Leave operation. The new Join-Leave operation is extensively analyzed in terms of security and efficiency, and compared with the original Join-Leave operation of ZigBee.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.1
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pp.38-43
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2001
This Paper suggests a new feature for shot detection, using the proposed robust feature from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the MPEG video stream, and proposes the characterizing value that reflects the characteristic of kind of video (movie, drama, news, music video etc.). The key frames are pulled out from many frames by using the local minima and maxima of differential of the value. After original frame(not do image) are reconstructed for key frame, indexing process is performed through computing parameters. Key frames that are similar to user's query image are retrieved through computing parameters. It is proved that the proposed methods are better than conventional method from experiments. The retrieval accuracy rate is so high in experiments.
Human frequently communicate non-linguistic information with gesture. So, we must develop efficient and fast gesture recognition algorithms for more natural human-computer interaction. However, it is difficult to recognize gesture automatically because human's body is three dimensional object with very complex structure. In this paper, we suggest a method which is able to detect key frames and frame changes, and to classify image sequence into some gesture groups. Gesture is classifiable according to moving part of body. First, we detect some frames that motion areas are changed abruptly and save those frames as key frames, and then use the frames to classify sequences. We symbolize each image of classified sequence using Principal Component Analysis(PCA) and clustering algorithm since it is better to use fewer components for representation of gestures. Symbols are used as the input symbols for the Hidden Markov Model(HMM) and recognized as a gesture with probability calculation.
Video data are retrieved and stored in various compressed forms according to their characteristics. In this paper, we present a generic data model that captures the structure of a video document and that provides a means for indexing a video stream. Using this model, we design and implement CVIMS (the MPEG-2 Compressed Video Information Management System) to store and retrieve video documents. CVIMS extracts I-frames from MPEG-2 TS files, selects key-frames from the I-frames, and stores in database the index information such as thumbnails, captions, and picture descriptors of the key-frames. And, CVIMS retrieves MPEG-2 video data using the thumbnails of key-frames and various labels of queries. And also, the system is accessible by a web interface.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.6
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pp.1431-1440
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1998
Video data are retrieved and stored in various compressed forms according to their characteristics, In this paper, we present a generic data model that captures the structure of a video document and that provides a means for indexing a video stream, Using this model, we design and implement CVIMS (the MPEG-2 Compressed Video Information Management System) to store and retrieve video documents, CVIMS extracts I-frames from MPEG-2 files, selects key-frames from the I -frames, and stores in database the index information such as thumbnails, captions, and picture descriptors of the key-frames, And also, CVIMS retrieves MPEG- 2 video data using the thumbnails of key-frames and v31ious labels of queries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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