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대화형 멀티미디어 방송을 위한 객체 저장 방법

Object Store Method for Interactive Multimedia Broadcasting

  • 한대영 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 황부현 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김대인 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김재인 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 나철수 (전남대학교 전자컴퓨터공학부)
  • 발행 : 2009.02.28

초록

통방융합으로 인한 데이터 방송이 상용화됨에 따라 멀티미디어 객체에 대한 다양한 부가 정보를 제공하는 대화형 멀티미디어 방송 서비스가 가능하게 되었다. 대화형 멀티미디어 방송의 중요한 요소 중 하나는 방송 제공자와 시청자와의 데이터 상호 운용성이다. 상호 운용성이 높을수록 사용자의 요청이 있을때 즉각적으로 시청자 관심 객체에 대한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 멀티미디어 방송의 상호 운용성을 높이기 위한 객체 저장 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체의 마스크 영상에서 객체 영역을 균등 분할하고, 각 영역에 대하여 객체정보 포함 최소 비율 검사를 통해 저장 영역을 비트합 형태로 군집화하여 저장한다. 그리고 실험을 통하여, 제안하는 방법이 기존의 대화형 멀티미디어 방송에 비하여 객체영역 정보 저장을 위한 공간 사용을 줄임으로써 보다 효율적임을 확인한다.

Interactive multimedia broadcasting can serve various additional information of object in multimedia because of the commercialized data broadcasting by communication and broadcasting convergence. One of the most important factors in interactive multimedia broadcasting is User-Centric Interoperability. The higher User-Centric Interoperability, the more information of user-interest objects are served quickly by user request. This proposed method finds own area of the object in mask video and divides the area into equal parts. And then it store as a form of bitsum after clustering the area. As a result of experiment, We confirm the method is efficient to use space for storing position information of the object.

키워드

참고문헌

  1. 김진용, 인터넷방송에서의 데이터방송 서비스, ETRI, 2001.
  2. 안종구, "한국디지털 TV 방송의 광고효과와 방안에 관한 연구", 광고학연구, 제13권, 제5호, pp.73-95, 2002.
  3. http://www.atsc.org
  4. http://www,dvb.org
  5. http://www.opentv.com
  6. P. McLauchlan, D. Beymer, B. Coifman, and J. Mali, "A Real-time Computer Vision System for Measuring Traffic Parameters," IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'97), pp.495-501, 1997. https://doi.org/10.1109/CVPR.1997.609371
  7. K. Kanatani, "Camera Rotation invariance of image characteristics," Computer Vision, Graphics and Image Processing, Vol.39, No.3, pp.328-354. 1987. https://doi.org/10.1016/S0734-189X(87)80185-8
  8. L. M. Po and W. C. Ma, "A Novel Four-Step Search Algorithm for Fast Block Motion Estimation," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol.6, pp.313-317, 1996. https://doi.org/10.1109/76.499840
  9. X. Jing and L. P. Chau, "An Efficient Three-Step Search Algorithm for Fast Block Motion Estimation," IEEE Transactions on Multimedia, Vol.6, pp.435-438, 2004. https://doi.org/10.1109/TMM.2004.827517
  10. A. Yilmaz, X. Li, and M. Shah, "Contour-Based Object Tracking with Occlusion Handling in Video Acquired Using Mobile Cameras," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.26, No.11, pp.1531-1536, 2004. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2004.96
  11. M. Han, W. Xu, and Y. Gong, "Video Object Segmentation by Motion-Based Sequential Feature Clustering," ACM international conference on Multimedia, pp.773-782, 2006.
  12. R. V. Babu, K. R. Ramakrishnan, and S. H. Srinivasan, "Video object segmentation: a compressed domain approach," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol.14, pp.462-474, 2004. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2004.825536
  13. 김재원, "디지털 마스크 기법의 개념 구축에 관한 연구", 디지털디자인학연구, 제9권, pp.27-43, 2005.