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대용량 비디오 데이터베이스 구축을 위한 비디오 개요 추출
신성윤(Shin Seong Yoon),표성배(Pyo Seong Bae),이양원(Rhee Yang Won) 한국컴퓨터정보학회 2006 한국컴퓨터정보학회지 Vol.14 No.1
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 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다. Video viewers can not understand enough entire video contents because most video is long length data of large capacity. This paper propose efficient scene change detection and video abstracting using new shot clustering to solve this problem. Scene change detection is extracted by method that was merged color histogram with χ² histogram. Clustering is performed by similarity measure using difference of local histogram and new shot merge algorithm. Furthermore, experimental result is represented by using Real TV broadcast program.
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대용량 비디오 데이터베이스 구축을 위하여 장면전환 검출과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출
신성윤(Shin Seong Yoon),표성배(Pyo Seong Bae) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.2
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 χ2 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. Video viewers can not understand enough entire video contents because most video is long length data of large capacity. This paper propose efficient scene change detection and video abstracting using new shot clustering to solve this problem. Scene change detection is extracted by method that was merged color histogram with χ2 histogram. Clustering is performed by similarity measure using difference of local histogram and new shot merge algorithm. Furthermore, experimental result is represented by using Real TV broadcast program.
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텔레매틱스에서 효율적인 장면전환 검출기법을 이용한 비디오 브라우징
신성윤(Shin Seong Yoon),표성배(Pyo Seong Bae) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.4
다중 비디오 프레임들에서 컬러 특징의 효과적이고 효율적인 표현은 시각적 정보관리 시스템에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹상에서 실시간 사용자 인터페이스에 의해 비디오 내용검색과 비디오 브라우징을 모두 수행하는 비디오 브라우징 서비스(VBS)를 제시한다. 비디오 시퀀스의 장면전환과 키 프레임 추출을 위하여 RGB 컬러 히스토그램과 χ²(카이 스퀘어) 히스토그램을 합성한 효율적인 장면전환검출 기법을 제시한다. 장면전환검출에 의해 생성된 키 프레임들은 물리적 그리고 논리적으로 색인화 된다. 본 시스템은 VCR의 비디오 편집과 검색 기능을 포함한다. 비디오 브라우징을 위해서 날자, 분야, 그리고 주제의 세 가지 요소가 이용된다. 비디오 브라우징 서비스는 Apache 웹 서버에서 MySQL, PHP, JMF로 구현되었다. Effective and efficient representation of color features of multiple video frames is an important yet challenging task for visual information management systems. This paper proposes a Video Browsing Service(VBS) that provides both the video content retrieval and the video browsing by the real-time user interface on Web. For the scene segmentation and key frame extraction of video sequence, we proposes an efficient scene change detection method that combine the RGB color histogram with the χ²(Chi Square) histogram. Resulting key frames are linked by both physical and logical indexing. This system involves the video editing and retrieval function of a VCR's. Three elements that are the date, the field and the subject are used for video browsing. A Video Browsing Service is implemented with MySQL, PHP and JMF under Apache Web Server.
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김영례(Kim Yeong Rye),이양원(Rhee Yang Won) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.3
본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 지역적 χ²-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 χ²-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 χ²-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 χ²-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 χ²-테스트와 제안된 지역적 χ²-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다. 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 χ²-test. For the purpose of this paper, the χ²-test scheme outperforming existing histogram-based algorithms was transformed, and a local χ²-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 χ²-test method with the current χ²-test method.
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