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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.
김형기(Hyeong-ki Kim),이광국(Gwang-Gook Lee),윤자영(Ja-Young Yoon),김재준(Jae-Jun Kim),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.2
본 논문에서는 CCTV 영상으로부터 얻어진 통행량 정보를 이용하여 대형 건축물 내에서 이상 상태를 감지하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안하는 방법에서는 먼저 일정 길이의 시간 윈도우 내의 통행량 데이터를 최대 우도 방법을 이용하여 단일 Gaussian 모델로 표현하였다. 또한, 통행량의 시간에 따른 변화에 대응하기 위하여 통행량 모델을 10 분 단위로 생성하였으며, 통행량 모델의 모수가 새로 입력된 통행량 데이터에 대하여 점진적으로 갱신될 수 있도록 하였다. 이상 상태 감지는 입력 통행량 데이터를 해당 시간의 통행량 모델과 비교하여 이루어지며, 매 시간 입력되는 통행량이 통행량 모델에서 주어진 임계치 이상으로 벗어나는 경우를 이상 상태로 검출할 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안한 통행량 모델링 방법을 통해 실제 통행량의 경향 예측 및 이상 상태 감지가 가능함을 확인하였다.