This paper presents a 3D stereoscopic TIP (Tour Into Picture) for Korean classical paintings being composed of persons, boat, and landscape. Unlike conventional TIP methods providing 2D image or video, our proposed TIP can provide users with 3D stereoscopic contents. Navigating a picture with stereoscopic viewing can deliver more realistic and immersive perception. The method firstly makes input data being composed of foreground mask, background image, and depth map. The second step is to navigate the picture and to obtain rendered images by orthographic or perspective projection. Then, two depth enhancement schemes such as depth template and Laws depth are utilized in order to reduce a cardboard effect and thus to enhance 3D perceived depth of the foreground objects. In experiments, the proposed method was tested on 'Danopungjun' and 'Muyigido' that are famous paintings made in Chosun Dynasty. The stereoscopic animation was proved to deliver new 3D perception compared with 2D video.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2285-2301
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2012
Peer-to-Peer (P2P) networks are becoming more and more popular in video content delivery services, such as Video on Demand (VoD). Scalability feature of P2P allows a higher number of simultaneous users at a given server load and bandwidth to use stream service. However, the quality of service (QoS) in these networks is difficult to be guaranteed because of the free-riding problem that nodes download the recourses while never uploading recourses, which degrades the performance of P2P VoD networks. In this paper, a distributed trust model is designed to reduce node's free-riding phenomenon in P2P VoD networks. In this model, the P2P network is abstracted to be a super node hierarchical structure to monitor the reputation of nodes. In order to calculate the reputation of nodes, the Hidden Markov Model (HMM) is introduced in this paper. Besides, a distinction algorithm is proposed to distinguish the free-riders and malicious nodes. The free-riders are the nodes which have a low frequency to free-ride. And the malicious nodes have a high frequency to free-ride. The distinction algorithm takes different measures to response to the request of these two kinds of free-riders. The simulation results demonstrate that this proposed trust model can improve QoS effectively in P2P VoD networks.
The quality of 2D-to-3D conversion depends on the accuracy of the assigned depth to scene objects. Manual depth painting for given objects is labor intensive as each frame is painted. Specifically, a human is one of the most challenging objects for a high-quality conversion, as a human body is an articulated figure and has many degrees of freedom (DOF). In addition, various styles of clothes, accessories, and hair create a very complex silhouette around the 2D human object. We propose an efficient method to estimate visually pleasing depths of a human at every frame in a monocular video. First, a 3D template model is matched to a person in a monocular video with a small number of specified user correspondences. Our pose estimation with sequential joint angular constraints reproduces a various range of human motions (i.e., spine bending) by allowing the utilization of a fully skinned 3D model with a large number of joints and DOFs. The initial depth of the 2D object in the video is assigned from the matched results, and then propagated toward areas where the depth is missing to produce a complete depth map. For the effective handling of the complex silhouettes and appearances, we introduce a partial depth propagation method based on color segmentation to ensure the detail of the results. We compared the result and depth maps painted by experienced artists. The comparison shows that our method produces viable depth maps of humans in monocular videos efficiently.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.1
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pp.40-47
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2015
We propose a method to provide a selective VoD service during live streaming sessions. In the proposed method, each peer joined the live streaming session receives video stream packets with P2P manner and stores the packets to provide a VoD service. To mitigate the overhead of each peer node to store the video stream packets, the proposed scheme categorizes peers into three different groups based on their link types. To increase data gathering speed and reduce the network load, we also proposes the P2P transmission scheme within the same AP network for the peers with Wi-Fi link. To evaluate the performance of the proposed method, we implement computer simulator using NS-3. Simulation results show that the proposed method reduces the overhead about 66% and increases the P2P data gathering speed about 50% compared to the conventional schemes.
The recent development of 3D and its application contents have made it possible for people to experience more various 3D contents such as 3D/4D, VR, 3D ride film, I-max, sensory 3D games at theme parks, large-scale exhibitions, 4D cinemas and Video ride. Among them, Video ride, a motion-based genre, especially is getting more popularity, where viewers are immersed in and get indirect experiences in virtual reality. In this study, the production process of the genre of sensory 3D image getting attention recently and ride film are introduced. In the material selection of 3D images, the space and the setting up which is suitable to the fierce movement of rides are studied and some examples of the realization of creative direction ideas and effective technologies using the functions of Stereo Camera which has been first applied to MAYA 2009 are also illustrated. When experts in this 3D image production create more interesting stories with the cultural diversity and introduce enhanced 3D production techniques for excellent contents, domestic relevant companies will be sufficiently able to compete with their foreign counterparts and further establish their successfully unique and strong domains in the image contents sector.
In this paper, we present a method to reduce complexity of depth modeling modes (DMM) that are used in the current 3D-HEVC standardization. DMM adds four modes to the existing HEVC intra prediction modes for accurate object edge representation in the depth map. Especially, Mode 3 requires distortion calculation of numerous pre-defined wedgelets, inducing high complexity. The proposed method employs absolute differences of neighboring pixels in the sides of the reference block to find high intensity changing positions. Based on such positions, the number of wedgelet candidates is reduced to six and distortion calculation is skipped for irrelevant wedgelets. Experimental results show complexity reduction by 3.1% on average, while maintaining similar coding performance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.267-272
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2017
In this paper, we suggested that a RF-front module of down-converter that represents the lowest noise figure to receive high quality video signals because the attenuation occurs in the atmosphere over 20GHz. By budget analysis of CDR, SFDR and CIP3 of RF-FEM, we also analyzed the parameters and linearity that presents high dynamic range. The total gain of designed Ka-band down-converter is 61.8dBand noise figure is 1.05dB, so gain and noise figures show excellent properties. In the future, the designed RF-FEM will be applied to the Ka-band satellite down-converter for UHD-class video transmission.
This paper introduces a macroblock-based rate control algorithm using the neural classifier based in Self Organization feature Maps (SOFM). In contrast to the conventional rate control methods based on the mathematical rate distortion (RD) model and the feedback regression, proposed method can actively adapt to the rapid-varying image characteristics by establishing the global model for bitrate control and by using the SOFM based neural classifier to manage that model. Proposed rate control algorithm has 0.2 dB ~ 0.6 dB better performances than MPEG-4 macroblock-based rate control algorithm by evaluating with the encoded Peak Signal to Noise Ratios while maintaining similar overall computational complexity.
Motion of object in a video clip often plays an important role in characterizing the content of the clip. A number of methods have been developed to analyze and retrieve video contents using motion information. However, most of these methods focused more on the analysis of direction or trajectory of motion but less on the analysis of the movement of an object itself. In this paper, we propose the shape sequence descriptor to describe and compare the movement based on the shape deformation caused by object motion along the time. A movement information is first represented a sequence of 2D shape of object extracted from input image sequence, and then 2D shape information is converted 1D shape feature using the shape descriptor. The shape sequence descriptor is obtained from the shape descriptor sequence by frequency transform along the time. Our experiment results show that the proposed method can be very simple and effective to describe the object movement and can be applicable to semantic applications such as content-based video retrieval and human movement recognition.
A new transmission scheme is presented for transmitting motion video at very low data rates. In this scheme, two-level cartoons are extracted from gray-level images, and their interframe differences are coded using 2D run-length coding. Experimental results show that the proposed scheme yields compression ratio as high as 216:1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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