영상 특징 기반의 3-계층 Haar 웨이블릿 변환을 이용한 비디오 쿼리 알고리즘

배창석,Yuk Ying Chung,이전우 한국차세대컴퓨팅학회 2016 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.12 No.5

최근 CCTV 카메라와 스마트폰 카메라를 비롯한 각종 상 획득 장치들이 격히 증가하고 있으며, 이들 장치들은 매 순간마다 엄청나게 많은 상 데이터를 생성하고 있다. 이러한 방한 상 데이터를 어떻게 하면 효율으로 활용할 것인가 하는 것이 오늘날 지능형 비디오 시스템에서 가장 큰 문제로 두되고 있다. 이를 한 가장 기본인 단계로 서 비디오 스트림에서 원하는 상 임을 효과으로 찾아내는 것이 요하다. 본 논문에서는 상 특징에 기반하 는 3-단계 Haar 웨이블릿 변환을 사용하는 비디오 쿼리 알고리즘을 제안한다. 웨이블릿 변환이 가지는 계층 구조는 공간 역과 스일링 역에서의 특징을 사용가능하게 한다. 본 논문에서는 입력되는 상의 3-단계 Haar 웨이블릿 특징과 비디오 스트림에서의 각 임의 Haar 웨이블릿 특징과의 정합에 의해 원하는 임을 찾도록 한다. 실험 결과, 제안된 방법이 다른 알고리즘에 비해 정확도에서 약 1~8% 우수한 성능을 보이는 것을 확인하다. Recently image capturing devices such as CCTV camera and smartphone camera are increasing rapidly, these devices produce a lot of image data in every moment. Using huge image data efficiently is one of the most important and big problem of modern intelligent video system. As a basic fundamental step for an intelligent video system, finding a specific image frame from a video stream is very important. This paper proposes a video query algorithm using 3-level Haar wavelet transform based on image features. Hierarchical structure of wavelet transform can have features in both space domain and scaling domain. In this paper, we can find a specific frame by matching 3-level Haar wavelet transform features of input query image and Haar wavelet features of every frame in the stream. Experimental results ascertain that the proposed algorithm has 1~8% superior performance in querying accuracy to other algorithms.

적응적 파라미터 제어를 이용하는 스웜 기반의 강인한 객체 추적 알고리즘

배창석,Yuk Ying Chung 한국차세대컴퓨팅학회 2017 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.13 No.5

이동 객체에 대한 추적 기술은 최근 중요성이 강조되고 있는 동영상 이해에서 가장 핵심적인 기술의 하나라 할 수있다. 하지만, 동영상이 가지는 조명의 불안정, 객체의 크기나 형태 변화, 카메라 움직임, 그리고 중첩 등으로 인해동영상 내의 이동 객체 추적은 많은 어려움을 가지고 있다. 객체 추적의 가장 대표적인 종래의 방법인 칼만 필터와파티클 필터의 문제점을 개선하는 방법으로 스웜 기반의 방법이 제안되어 있으나 동적으로 변화하는 이동 객체의 특징을 반영하는 개선된 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 반영하여 파티클 스웜 최적화 방법에서사용되는 파라미터 중 가중치 값을 동적으로 변화하는 적응적 파라미터 제어 방법을 제안한다. 각 파티클을 특성에따라 3가지 종류로 구분하고 각각 서로 다른 가중치 값을 부여하는 방식으로 객체 추적의 성능을 개선할 수 있다. 제안된 알고리즘의 적용 결과 중첩 또는 예측하기 어려운 움직임 등과 같은 객체의 비선형적인 움직임이 있는 동영상에 대해 기존 파티클 스웜 방식에 비해 현저한 성능 개선을 보이는 것을 확인할 수 있었다. Moving object tracking techniques can be considered as one of the most essential technique in the video understanding of which the importance is much more emphasized recently. However, irregularity of light condition in the video, variations in shape and size of object, camera motion, and occlusion make it difficult to tracking moving object in the video. Swarm based methods are developed to improve the performance of Kalman filter and particle filter which are known as the most representative conventional methods, but these methods also need to consider dynamic property of moving object. This paper proposes adaptive parameter control method which can dynamically change weight value among parameters in particle swarm optimization. The proposed method classifies each particle to 3 groups, and assigns different weight values to improve object tracking performance. Experimental results show that our scheme shows considerable improvement of performance in tracking objects which have nonlinear movements such as occlusion or unexpected movement.

채널 부호화된 워터마크 신호에 기반한 MPEG-2 비디오의 전송 오류 검출과 저작권 보호

배창석,Yuk Ying Chung 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.7

In this paper, we propose a three-level color clustering algorithm for the binarization of text regions extracted from natural scene images. The proposed algorithm consists of three phases of color segmentation. First, the ordinary images in which the texts are well separated from the background, are binarized. Then, in the second phase, the input image is passed through a high pass filter to deal with those affected by natural or artificial light. Finally, the image is passed through a low pass filter to deal with the texture in texts and/or background. We have shown that the proposed algorithm is more effective used gray-information binarization algorithm. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, we use a commercial OCR software ARMI 6.0 to observe the recognition accuracies on the binarized images. The experimental results on word and character recognition show that the proposed approach is more accurate than conventional methods by over 35%. 본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 35% 이상 우수함을 관측하였다.

An efficient error concealment algorithm for H.264/AVC using regression modeling-based prediction

Xiaoming Chen,Yuk Ying Chung,Changseok Bae,Xiangjian He,Wei-Chang Yeh IEEE 2010 IEEE transactions on consumer electronics Vol.56 No.4

<P>This paper presents a novel error concealment algorithm for H.264/AVC based on a regression model, which is constructed according to the spatial relationship between block locations and their motion activities. With the proposed algorithm, a corrupted macroblock is partitioned into subblocks and the motion vector of each sub-block is predicted through the regression model with the help of the neighbor motion vectors. The experimental results show that the proposed algorithm can achieve significant Peak Signal Noise Ratio (PSNR) improvement over existing methods with even reduced complexity. The implementation of the proposed algorithm is very simple and therefore it can be readily applied to real-time video applications running on various consumer electronic products such as mobile devices.</P>

파티클 스웜 최적화에서의 가중치 조절에 기반한 강인한 객체 추적 알고리즘

강규창,배창석,Yuk Ying Chung 한국차세대컴퓨팅학회 2018 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.14 No.6

본 논문에서는 기존 티클 스웜 최화를 기반으로 추 상 객체의 이동 궤을 이용하는 객체 추기에서 시간 정보 활용의 문제을 개선한 강인한 객체 추 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추 상 객체와 유사 한 특징을 가지는 변들의 집합에 한 치들의 온라인 업데이트와 추을 가능하게 한다. 객체들의 첩을 검출 하고 추 상의 치를 결정하기 해 궤 정보와 변들의 집합을 기반으로 응 라미터를 사용하는 규칙 기반 근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 근법은 가용한 정보를 복합으로 사용함으로써 각종 임계값에 한 응 조정을 가능하게 한다. 한, 티클 스웜 최화에서 발산에 의한 손실과 불완한 수 렴의 문제를 해결하기 해 효율인 가치 조 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가치 조 함수는 티클들이 최의 해에 수렴하기 이에 체 임 역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다 객체 가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최화 기반의 객체 추기들에 비해 기존 유사 변들에 한 잘못된 추을 히 이는 것을 확인할 수 있었다. This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.

채널 부호화된 워터마크 신호에 기반한 MPEG-2 비디오의 전송 오류 검출과 저작권 보호

배창석,Bae, Chang-Seok,Yuk, Ying-Chung 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.7

본 논문에서는 채널 부호화를 통해 MPEG-2 비디오의 전송 오류를 검출하고 저작권을 보호하는데 사용할 수 있는 정보은닉 방법을 제안한다 비디오 데이터의 저작권 정보를 길쌈 부호기로 부호화하여 워터마크 신호를 구하며, 입력 비디오 신호를 MPEG-2 비디오 스트림으로 부호화하는 동안 모든 프레임의 매크로 블록에 워터마크 신호를 은닉한다 복호기에서는 모든 프레임의 매크로 블록으로부터 은닉된 신호를 검출하고 검출한 신호를 이용하여 입력 비디오 스트림에서의 전송 오류의 위치를 판정한다. 동시에 검출한 신호를 저작권 정보로 재구성함으로써 비디오 데이터의 저작권을 주장하는 데 사용할 수 있다. 이 과정에서 채널 복호기는 검출된 워터마크 신호에서의 에러를 정정한다. 제안한 MPEG-2 비디오 코덱을 이용하여 300개의 프레임으로 구성되는 3개의 시퀀스를 대상으로 실험한 결과 제안한 방법이 복호 과정에서 비디오 스트림에서의 전송 오류를 검출할 수 있으며 저작권 정보를 보다 정확히 재구성한다는 것을 보여준다. This paper proposes an information hiding algorithm using channel coding technique which can be used to detect transmission errors and to protect copyright for MPEG-2 video The watermark signal is generated by applying copyright information of video data to a convolutional encoder, and the signal is embedded into macro blocks in every frame while encoding to MPEG-2 video stream In the decoder, the embedded signal is detected from macro blocks in every frame, and the detected signal is used to localize transmission errors in the video stream. The detected signal can also be used to claim ownership of the video data by decoding it to the copyright Information. In this stage, errors in the detected watermark signal can be corrected by channel decoder. The 3 video sequences which consist of 300 frames each are applied to the proposed MPEG-2 codec. Experimental results show that the proposed method can detect transmission errors in the video stream while decoding and it can also reconstruct copyright information more correctly than the conventional method.

Invariant-Feature Based Object Tracking Using Discrete Dynamic Swarm Optimization

강규창,배창석,문진영,박종열,Yuk Ying Chung,Feng Sha,Ximeng Zhao 한국전자통신연구원 2017 ETRI Journal Vol.39 No.2

With the remarkable growth in rich media in recent years, people are increasingly exposed to visual information from the environment. Visual information continues to play a vital role in rich media because people’s real interests lie in dynamic information. This paper proposes a novel discrete dynamic swarm optimization (DDSO) algorithm for video object tracking using invariant features. The proposed approach is designed to track objects more robustly than other traditional algorithms in terms of illumination changes, background noise, and occlusions. DDSO is integrated with a matching procedure to eliminate inappropriate feature points geographically. The proposed novel fitness function can aid in excluding the influence of some noisy mismatched feature points. The test results showed that our approach can overcome changes in illumination, background noise, and occlusions more effectively than other traditional methods, including color-tracking and invariant feature-tracking methods.

Methodological Study on the Evaluation of Face Mask Use Scale among Public Adult: Cross-Language and Psychometric Testing

Lam, Simon Ching,Chong, Andy Chun Yin,Chung, Jessie Yuk Seng,Lam, Ming Yee,Chan, Lai Man,Shum, Cho Yee,Wong, Eliza Yi Ni,Mok, Yat Man,Lam, Ming Tat,Chan, Man Man,Tong, Ka Ying,Chu, Oi Lee,Siu, Fong Ki 한국성인간호학회 2020 성인간호학회지 Vol.32 No.1

Purpose: This study aimed to establish the translation adequacy and examine the psychometric properties of FaceMask Use Scale (FMUS). Methods: This methodological study employed a cross-sectional design with repeatedmeasures. Phase 1 examined the equivalence and relevance of English and Chinese versions of FMUS. Phase2 examined the internal consistency, stability and construct validity. Different sample batches (213 universitystudents and 971 general public) were used appropriately for psychometric testing. The 2-phase data were collectedbetween January and April 2017. Results: In Phase 1, the semantic equivalence and relevance (item- and scale-levelcontent-validity-index=100%) was satisfactory. Furthermore, from 133 paired test-retest responses, the quadraticweighted kappa (.53~.73, p<.001) and Intraclass Correlation Coefficient (ICC=.81) between the English andChinese version of FMUS were satisfactory. In Phase 2, FMUS demonstrated satisfactory internal consistency(Cronbach’s ⍺=.80~.81; corrected item-total correlation coefficients=.46~.67) and two-week test-retest stability(ICC=.84). The known-groups method (t=3.08, p<.001), exploratory (71.10% of total variance in two-factor model)and confirmatory factory analysis (x2/df=4.02, Root Mean Square Residual=.03, Root Mean Square Error ofApproximation=.06, Goodness of Fit Index=.99, Comparative Fit Index=.99) were all satisfactory for establishingthe construct validity. Conclusion: The FMUS has an equivalence Chinese and English versions, satisfactoryreliability and validity for measuring the practice of face mask use. This poses clinical and research implications forthose community health nurses who works on respiratory protection. Further research should be conducted on the‘negligent practice’ of FMU.

A hybrid gravitational search algorithm with swarm intelligence and deep convolutional feature for object tracking optimization

Kang, Kyuchang,Bae, Changseok,Yeung, Henry Wing Fung,Chung, Yuk Ying Elsevier 2018 Applied soft computing Vol.66 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>Large number of object trackers based on particle swarm optimization (PSO) and its variants have been published in the recent decade. However, the majority of algorithms does not perform well when evaluated against the online object tracking benchmark. In the analysis of the existing swarm intelligence based object trackers, pre-mature convergence, loss in particle information and inadequate feature are identified as the factors that hinder the performance of this class of trackers. In this regard, this paper proposes to use the hybrid gravitational search algorithm (HGSA) to increase the utilization of particle information and to facilitate thorough search inside the video frame before convergence. HGSA elegantly combines GSA's gravitational update component with the cognitive and social components of PSO using a novel weight function. The hybridized algorithm acquires the exploitation of past information and fast convergence property typical of PSO, while retaining the GSA capability in fully utilizing all current information. Moreover, the incorporation of deep convolutional feature is proposed to address the inadequacy of the weak hue, saturation and value (HSV) histogram feature. Experimental results using videos from the online tracking benchmark show that the proposed HGSA tracker with deep convolutional feature (DeepHGSA) has increased accuracy of ADSO, the best existing Swarm Intelligence based tracker, by 50.6% and robustness by 56.9% measured by area under curve.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> A new hybrid gravitational search algorithm (HGSA) is proposed for object tracking in video stream. </LI> <LI> HSGA shows high accuracy rate using videos from the online tracking benchmark. </LI> <LI> Accuracy rate is increased 50.6% with respect to the best existing Swarm Intelligence based tracker. </LI> </UL> </P> <P><B>Graphical abstract</B></P> <P>[DISPLAY OMISSION]</P>