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이훈철,김성대,Lee, Hun-Cheol,Kim, Seong-Dae 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.4
Video representation through representative frames (key frames) has been addressed frequently as an efficient way of preserving the whole temporal information of sequence with a considerably smaller amount of data. Such compact video representation is suitable for the purpose of video browsing in limited storage or transmission bandwidth environments. In a case like this, the controllability of the total key frame number (i.e. key frame rate) depending on the storage or bandwidth capacity is an important requirement of a key frame selection method. In this paper, we present a sequential key frame selection method when the number of key frames is given as a constraint. It first selects the desired number of initial key frames and determines non-overlapping initial time intervals that are represented by each key frame. Then, it adjusts the positions of key frames and time intervals by iteration, which minimizes the distortion. Experimental result demonstrates the improved performance of our algorithm over the existing approaches. 주요 화면은 보다 적은 양의 데이터를 사용해서 비디오가 갖는 시각적 내용물의 변화량을 효과적으로 표현하기 위해 많이 사용된다. 이와 같은 비디오 표현 방식은 대역폭이나 저장 용량이 제한된 상황에 적합하다. 이 경우 대역폭이나 저장 용량에 따라 주요 화면의 개수를 조절하는 능력은 주요 화면 선택 기법의 중요한 필요 사항 중 하나다. 본 논문에서는 주요 화면의 개수가 제한 조건일 때 순차적인 주요 화면을 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 원하는 개수의 초기 주요 화면을 미리 선택하고 이들이 대표하는 서로 중복되지 않는 시구간을 정한 후 반복 과정을 통해 주요 화면의 위치와 시구간의 크기를 조절하면서 왜곡 값이 최소가 되도록 주요 화면과 시구간을 찾는다. 실험 결과 제안하는 방법이 선택하는 주요 화면들은 율-왜곡 관점에서 기존의 방법보다 우수하고 인간의 시각 인지와도 일치함을 알 수 있었다.
윤곽선의 신뢰도를 고려한 2차원 적외선 영상 기반의 3차원 목표물 인식 기법
이훈철,이청우,배성준,이광연,김성대 한국통신학회 1999 韓國通信學會論文誌 Vol.24 No.12
본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다. In this paper we propose a 2D FLIR image-based 3D target recognition system which performs group-to-ground vehicle recognition using the target contour and its degree of reliability extracted from FLIR image. First we extract target from background in FLIR image. Then we define contour points of the extracted target which have high edge gradient magnitude and brightness value as reliable contour point and make reliable contour by grouping all reliable contour points. After that we extract corresponding reliable contours from model contour image and perform comparison between scene and model features which are calculated by DST(discrete sine transform) of reliable contours. Experiment shows that the proposed algorithm work well and even in case of imperfect target extraction it showed better performance then conventional 2D contour-based matching algorithms.
이훈철,고윤호,윤병주,김성대,유상조,Lee, Hun-Cheol,Go, Yun-Ho,Yun, Byeong-Ju,Kim, Seong-Dae,Yu, Sang-Jo 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.38 No.6
In this paper, we propose an efficient method to detect abrupt shot changes in a video sequence using an unsupervised clustering. Conventional clustering-based shot change detection algorithms use multiple features in order to overcome the shortcomings of a single feature. In such methods it is very important to determine the appropriate initial cluster centers well. In this paper we propose a modified k-means clustering algorithm which estimates the initial cluster center adaptively. Experimental results show that the proposed algorithm works well. 본 논문에서는 클러스터링을 이용해서 급격한 장면 전환을 찾는 방법을 제안한다. 일반적으로 장면 전환검출 기법에서 많이 사용되는 특징들은 특별한 상황에서만 잘 적용된다는 단점이 있기 때문에 여러 종류의 특징을 동시에 고려하는 클러스터링 기반의 기법이 많이 사용되고 있다. 하지만 이 경우에는 클러스터의 초기 중심을 정하는 것이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 k-평균 클러스터링에서의 초기 중심을 적응적으로 바꾸면서 장면 전환 존재 여부를 결정하도록 하였다. 실험 결과 초기 클러스터 중심이 고정된 경우에 비해서 더 좋은 결과를 얻었다.
李熏哲,金聖大 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.7
Video representation through representative frames (key frames) has been addressed frequently as an efficient way of preserving the whole temporal information of sequence with a considerably smaller amount of data. Such compact video representation is suitable for the purpose of video browsing in limited storage or transmission bandwidth environments. In a case like this, the controllability of the total key frame number (i.e. key frame rate) depending on the storage or bandwidth capacity is an important requirement of a key frame selection method. In this paper, we present a sequential key frame selection method when the number of key frames is given as a constraint. It first selects the desired number of initial key frames and determines non-overlapping initial time intervals that are represented by each key frame. Then, it adjusts the positions of key frames and time intervals by iteration, which minimizes the distortion. Experimental result demonstrates the improved performance of our algorithm over the existing approaches. 주요 화면은 보다 적은 양의 데이터를 사용해서 비디오가 갖는 시각적 내용물의 변화량을 효과적으로 표현하기 위해 많이 사용된다. 이와 같은 비디오 표현 방식은 대역폭이나 저장 용량이 제한된 상황에 적합하다. 이 경우 대역폭이나 저장 용량에 따라 주요 화면의 개수를 조절하는 능력은 주요 화면 선택 기법의 중요한 필요 사항 중 하나다. 본 논문에서는 주요 화면의 개수가 제한 조건일 때 순차적인 주요 화면을 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 원하는 개수의 초기 주요 화면을 미리 선택하고 이들이 대표하는 서로 중복되지 않는 시구간을 정한 후 반복 과정을 통해 주요 화면의 위치와 시구간의 크기를 조절하면서 왜곡 값이 최소가 되도록 주요 화면과 시구간을 찾는다. 실험 결과 제안하는 방법이 선택하는 주요 화면들은 율-왜곡 관점에서 기존의 방법보다 우수하고 인간의 시각 인지와도 일치함을 알 수 있었다.