http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
정철곤,김의진,이광국,김회율,Jung, Cheol-Kon,Kim, Eui-Jin,Lee, Gwang-Gook,Kim, Whoi-Yul 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.9c
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 요약방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다. In this paper, we proposed a method for content based automatic summarization of basketball game videos. For meaningful summary, we used the score information in basketball videos. And the score information is obtained by recognizing the digits on the score caption and analyzing the variation of the score. Generally, important events of basketball are the 3-point shot, one-sided runs, the lead changes, and so on. We have detected these events using score information and made summaries and highlights of basketball video games.
정철곤,김의진,이광국,김회율,Jung, Cheol-Kon,Kim, Eui-Jin,Lee, Gwang-Gook,Kim, Whoi-Yul 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.8c
본 논문에서는 농구 비디오의 내용기반 자동 요약 방법을 제안하였다. 의미 있는 요약을 위해, 농구 비디오에 포함되어 있는 스코어 정보를 이용하였다. 스코어 정보는 비디오에 포함된 스코어 자막의 숫자들을 인식한 후, 인식된 스코어의 변화를 분석함에 의해 획득된다. 일반적으로 농구경기의 중요한 이벤트는 3점 슛, 일방적 리드, 역전 등이다. 제안된 방법은 스코어 정보를 활용해 이러한 이벤트들을 검출하였으며, 이를 기반으로 농구 비디오의 요약 및 하이라이트를 생성하였다. In this paper, we proposed a method for content based automatic summarization of basketball game videos. For meaningful summary, we used the score information in basketball videos. And the score information is obtained by recognizing the digits on the score caption and analyzing the variation of the score. Generally, important events of basketball are the 3-point shot, one-sided runs, the lead changes, and so on. We have detected these events using score information and made summaries and highlights of basketball video games.
Conditional Random Fields 구조에서 체적군집화를 이용한 혼잡 영상의 이동 객체 검출
김형기(Hyeong-ki Kim),이광국(Gwang-Gook Lee),김희율(Whoi-Yul Kim) 한국멀티미디어학회 2010 멀티미디어학회논문지 Vol.13 No.8
본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다. This paper proposes a method of moving object detection in crowded scene using clustered trajectory. Unlike previous appearance based approaches, the proposed method employes motion information only to isolate moving objects. In the proposed method, feature points are extracted from input frames first and then feature tracking is followed to create feature trajectories. Based on an assumption that feature points originated from the same objects shows similar motion as the object moves, the proposed method detects moving objects by clustering trajectories of similar motions. For this purpose an energy function based on spatial proximity, motion coherence, and temporal continuity is defined to measure the similarity between two trajectories and the clustering is achieved by minimizing the energy function in CRFs (conditional random fields). Compared to previous methods, which are unable to separate falsely merged trajectories during the clustering process, the proposed method is able to rearrange the falsely merged trajectories during iteration because the clustering is solved my energy minimization in CRFs. Experiment results with three different crowded scenes show about 94% detection rate with 7% false alarm rate.