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엄유미(Yumi Eom),박상일(Sangil Park),유성근(Sunggeun Yoo) 한국방송·미디어공학회 2015 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2015 No.7
대용량 컨텐츠 수요와 공급의 증가에 따라 UHD 비디오의 분석, 색인, 편집 등을 위한 장면전환을 검출하는 방법이 요구되고있다. 따라서, 이전까지 많은 연구자들이 다양한 장면전환 검출 방법을 연구해왔다. 그러나 카메라의 다양한 움직임과 장면의 변화를 정확하게 검출하기는 어렵다. 또한, 4K (3820x2160) 해상도 이상의 UHD 비디오들은 데이터 량을 더욱더 증가시키기 때문에 이전의 장면전환 검출 방법은 UHD 비디오 컨텐츠에 적용하기에는 너무 많은 시간이 걸리는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 차세대 고효율 코덱 HEVC의 부호화 부가정보를 이용한 4가지 장면전환 검출 방법을 제안한다. 연산량을 줄이기 위해 프레임 특징에 따른 방법을 각각 제시하며, 실험 결과를 통해 HEVC로 부호화 된 UHD 컨텐츠들의 장면전환 검출 가능성을 확인한다.
HEVC 비트 스트림 상에서의 장면전환 검출 기법 연구
엄유미(Eom, Yumie),유성근(Yoo, Sung-Geun),윤소정(Yoon, So-Jeong) 한국방송·미디어공학회 2014 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2014 No.6
The era of realistic broadcast with high fidelity has come after the wide-spread distribution of UHD display and the transmission of UHD experimental broadcast in CATV. However, UHD broadcast now has constraint because it requires much amount of bandwidth and data in broadcasting transmission and production system. Not only HEVC(High Efficiency Video Codec) which has more than two times higher compression rate but also cloud-based editing system would be the key to solve the problems above. Also, fast scene change detection of videos is needed to index and search UHD videos smoothly. In this paper, therefore, a method is proposed to index and search the scene change information of large volume UHD videos compressed with high-efficiency codec. Application usages of fast detection of scene change information in various UHD video environments are considered by using this algorithm.
향상된 코덱으로 압축된 프레임에서 고속 얼굴 검출 기법 연구
윤소정(Yoon, So-Jeong),유성근(Yoo, Sung-Geun),엄유미(Eom, Yumie) 한국방송·미디어공학회 2014 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2014 No.6
Recently, various applications using real-time face detection have been developed as face recognition technology and hardware grows. While network service is developing and video instruments costs lower, it is needed that smart surveillance camera and service using network camera based on IP and face detection technology. However, videos should be compressed for reducing network bandwidth and storage capacity in surveillance system. As it requires high-level improvement of system performance when all the compressed frames are processed in a face detection program, fast face detection method is needed. In this paper, not only a fast way of algorithm using Haar like features and adaboost learning and motion information but also an application on broadcast system is suggested.