International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.170-183
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2024
In producing anamorphic 3D advertisement projects, it is necessary to apply the principles of illusion art to distort the images output to the screen (Image Distortion) so that their display aligns with our visual perception in a real three-dimensional environment. We focuse on the methods of image distortion in the creation of content for anamorphic 3D advertisement screens in this thesis. We propose using Unity 3D's real-time rendering instead of the offline rendering method of compositing method, and employing UV grid mapping to replace the manual correction in Adobe After Effects(AE). The significance of this paper lies in simplifying the image distortion processing workflow in anamorphic 3D projects and optimizing the image distortion creation methods used in compositing method. In outdoor anamorphic 3D advertisement projects, the proposed image distortion creation method demonstrates significant advantages in terms of production time, process simplification, flexibility, and expansion possibilities. Our research provides new perspectives and methods for the creation of anamorphic 3D content, offering theoretical and methodological references for professionals working on similar contents.
In this paper, we propose a 3D human body reconstruction and refinement method from the frames extracted from a video to obtain natural and smooth motion in temporal domain. Individual frames extracted from the video are fed into convolutional neural network to estimate the location of the joint and the silhouette of the human body. This is done by projecting the parameter-based 3D deformable model to 2D image and by estimating the value of the optimal parameters. If the reconstruction process for each frame is performed independently, temporal consistency of human pose and shape cannot be guaranteed, yielding an inaccurate result. To alleviate this problem, the proposed method analyzes and interpolates the principal component parameters of the 3D morphable model reconstructed from each individual frame. Experimental result shows that the erroneous frames are corrected and refined by utilizing the relation between the previous and the next frames to obtain the improved 3D human reconstruction result.
In this paper, we present a primitive system design of a super multi-view(SMV) 3-D display system based on a focused light array(FLA) concept using reflective vibrating scanner array(ViSA). The parallel beam scanning using a vibrating scanner array is performed by moving left and right an array of curvature-compensated mirrors or diamond-ruled reflective grating attached to a vibrating membrane. The parallel laser beam scanner array can replace the polygon mirror scanner which has been used in the SMV 3-D display system based on the focused light array(FLA) concept proposed by Kajiki at TAO(Telecommunications) Advancement Organization). The proposed system has great advantages in the sense that it requires neither huge imaging optics nor mechanical scanning pals. Some mathematical analyses and fundamental limitations of the proposed system are presented. The proposed vibrating scanner array, after some modifications and refinements, may replace polygon mirror-based scanners in the near future.
Inactive region means a region filled with invalid pixel values to represent a specific image. Generally, inactive regions are occurred when the non-rectangular formatted images are converted to the rectangular shaped image, especially when 3D images are represented in 2D format. Because these inactive regions highly degrade the compression efficiency, filtering approaches are often applied to the boundaries between active and inactive regions. However, the image characteristics are not carefully considered during filtering. In the proposed method, inactive regions are padded through reinforcement learning that can consider the compression process and the image characteristics. Experimental results show that the proposed method performs an average of 3.4% better than the conventional padding method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.33-36
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2021
In this paper, we propose a new method for improving compression efficiency of immersive video using reinforcement learning. Immersive video means a video that a user can directly experience, such as 3DOF+ videos and Point Cloud videos. It has a vast amount of information due to their characteristics. Therefore, lots of compression methods for immersive video are being studied, and generally, a method, which projects an 3D image into 2D image, is used. However, in this process, a region where information does not exist is created, and it can decrease the compression efficiency. To solve this problem, we propose the reinforcement learning-based filling method with considering the characteristics of images. Experimental results show that the performance is better than the conventional padding method.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.49-54
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2024
Data imbalance is a common issue encountered in classification problems, stemming from a significant disparity in the number of samples between classes within the dataset. Such data imbalance typically leads to problems in classification models, including overfitting, underfitting, and misinterpretation of performance metrics. Methods to address this issue include resampling, augmentation, regularization techniques, and adjustment of loss functions. In this paper, we focus on loss function adjustment, particularly comparing the performance of various configurations of loss functions (Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, two settings of Focal Loss: 𝛼 = 1 and 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss) on Multi-Class black-box video data with imbalance issues. The comparison is conducted using the I3D, and R3D_18 models.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.3
no.2
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pp.93-100
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2008
In this paper, Low Noise Block down converter(LNB) is designed for a Ka-band satellite television receiver only(TVRO) using commercially available MMIC. Designed Low Noise Block down-converter is composed of three stage amplifiers involving input noise matched at first amplification stage, image reject band pass filter, frequency mixer and intermediate frequency amplification. Through LNB Module power budget to obtain gain and attenuation, Optimum LNB devices satisfying Ka-band LNB technical specification are selected. Experimental results of designed Ka-band LNB yields conversion gain of over $58{\pm}1dB$, noise figure of less than 1.5dB and phase noise of -94.6dBc @10KHz.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.119-126
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2012
Recently, we used to recognize for human motions with some recognition algorithms. examples, HMM, DTW, PCA etc. In many human motions, we concentrated our research on recognizing fighting motions. In previous work, to obtain the fighting motion data, we used motion capture system which is developed with some active markers and infrared rays cameras and 3 dimension information converting algorithms by the stereo matching method. In this paper, we describe that the different method to acquiring 3 dimension fighting motion data and a HMM algorithm to recognize the data. One of the obtaining 3d data we used is depth map algorithm which is calculated by a stereo method. We test the 3d acquiring and the motion recognition system, and show the results of accuracy and performance results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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