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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
JaeWon Lee (Kangwon National University) DoHyeon Kim (Kangwon National University) Yoon Kim (Kangwon National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제8호(통권 제185호)
발행연도
2019.8
수록면
19 - 28 (10page)

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In this paper, an online video summarization algorithm based on multiple object detection is proposed. As crime has been on the rise due to the recent rapid urbanization, the people’s appetite for safety has been growing and the installation of surveillance cameras such as a closed-circuit television(CCTV) has been increasing in many cities. However, it takes a lot of time and labor to retrieve and analyze a huge amount of video data from numerous CCTVs. As a result, there is an increasing demand for intelligent video recognition systems that can automatically detect and summarize various events occurring on CCTVs. Video summarization is a method of generating synopsis video of a long time original video so that users can watch it in a short time. The proposed video summarization method can be divided into two stages. The object extraction step detects a specific object in the video and extracts a specific object desired by the user. The video summary step creates a final synopsis video based on the objects extracted in the previous object extraction step. While the existed methods do not consider the interaction between objects from the original video when generating the synopsis video, in the proposed method, new object clustering algorithm can effectively maintain interaction between objects in original video in synopsis video. This paper also proposed an online optimization method that can efficiently summarize the large number of objects appearing in long-time videos. Finally, Experimental results show that the performance of the proposed method is superior to that of the existing video synopsis algorithm.
#Video Synopsis #Video Summarization #Object-based Video Recognition #Object Detection #CCTV(closed-circuit television)

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. Proposed Scheme
IV. Experimental Results
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
H. W. Kang / 2006 / Space-time video montage / 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2:1331~1338 google schola M. Xu / 2008 / A set theoretical method for video synopsis / Proceedings of the 1st ACM international conference on Multimedia information retrieval :366~370 google schola Y. Nie / 2013 / Compact video synopsis via global spatiotemporal optimization / IEEE transactions on visualization and computer graphics 19(10):1664~1676 google schola C. R. Huang / 2012 / Online surveillance video synopsis / 2012 IEEE International Symposium on Circuits and Systems :1843~1846 google schola E. Bennett / 2007 / Computational time-lapse video / ACM Transactions on Graphics 26(3):102 google schola

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