기존의 video domain adaptation은 closed set 환경에서 주로 연구되었다. 하지만 이는 source와 target의 label이 같다는 비현실적인 전제를 요구한다. 따라서 본 논문에서는 target의 label space가 source보다 넓은 open set video domain adaptation 문제를 다룬다. 우린 open set image domain adaptation에서 사용되는 방법들을 video로 확장 시켜 모델을 설계하고 UCF to HMDB, HMDB to UCF 와 같은 video dataset에서 실험하였다. 그 결과 source only 대비 UCF to HMDB에서 12%, HMDB to UCF 7.1% 향상된 결과를 얻었다.
This paper develops a methodology for resizing image resolutions in an arbitrary block transform domain. To accomplish this, we represent the procedures resizing images in an arbitrary transform domain in the form of matrix multiplications from which the matrix scaling the image resolutions is produce. The experiments showed that the proposed method produces the reliable performances without increasing the computational complexity, compared to conventional methods when applied to various transforms.
지상파DTV 방송프로그램의 온라인 상의 불법적인 배포가 활발하게 일어남에 따라, 지상파DTV 방송프로그램에 대한 보호에 대한 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 방송프로그램 보호신호(Program Protection Information: PPI)에 기반한 지상파 방송프로그램 보호 시스템 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 방송프로그램에 포함된 PPI 정보의 재배포 조건에 따라, 방송프로그램을 암호화하여 녹화한 후, 암호화된 방송프로그램과 키 정보 및 프로그램보호신호를 하나의 패키징 파일로 구성하여 저장한다. 녹화된 방송프로그램의 사적복제 기능을 지원하기 위해 도메인 프로토콜을 정의하고, 도메인 등록 절차를 통해 복사 제어 기능을 제공한다. 구현 결과를 통해, 제안한 시스템이 방송프로그램을 효율적으로 보호할 뿐 아니라, 사용자의 사적이용을 지원하기 위한 홈도메인 기반의 제한적인 배포 기능을 제공할 수 있음을 보여준다.
Fractal coding is image compression techniques using one of image characteristics self-transformability. In fractal image coding, the encoding process is to select the domain block similar to a range block. The reconstructed image quality of fractal image coding depends on similitude between a range block and the selected domain block. Domain block similar to a range blocks. In fact, the error of the reconstructed image adds up the generated error in encoding process and the generated error in decoding process. But current domain block estimating function considered only the encoding error. We propose a domain block estimating function to consider not only the encoding error but also the decoding error. By computer simulation, it was verified to obtain the high quality reconstructed image.
Leal, Raquel Perez;Cachinero, Juan Angel;Martin, Encarna Pastor
ETRI Journal
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제33권3호
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pp.355-365
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2011
IPTV broadcast channels and video content distribution are increasingly saturating network paths. New solutions based on inter-domain multicast protocols could contribute to the enhancement of multimedia content distribution over the Internet. The aim of this paper is to propose new capabilities for an existing inter-domain multicast protocol, the Protocol Independent Multicast-Sparse Mode. We describe the modified protocol and analyze its behavior using newly developed tools based on an open-source software simulator. The resulting protocol does not require topology information, which is advantageous for easier deployment. In addition, the adopted solution avoids inherent problems with inter-domain multicast routing, such as multiple paths and path asymmetries.
Broadcast traffic을 분산하는 라우터의 대체 솔루션으로 개발된 VLAN(Virtual LAN)은 물리적인 망과 무관하게 논리적으로 구성하는 가상 근거리 통신망으로, Broadcast domain을 분할하여 Broadcast traffic으로 인한 네트워크의 성능저하를 막을 수 있어 대역폭을 보다 효율적으로 사용할 수 있으며, 서로 다른 VLAN에 속한 장비들 간의 통신이 불가능하므로 보안 강화에도 도움이 된다. 본 논문은 학생들이 VLAN이 적용된 네트워크를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 패킷 트레이서에 기반 한 토폴로지와 이를 구현하기 위한 5단계 시나리오 모델을 제안하였다. 또한 시나리오 별로 가상 망을 추가로 설계해 가면서 스위치와 라우터를 설정하고 ping/telnet/tracert test와 시뮬레이션을 통해서 VLAN의 다양한 기능들을 이해하고 검증하는 효율적인 구현사례를 제시하였다.
이 논문은 현재 잘 알려진 3종류의 블라인드 워터마크 삽입 및 검출방법을 신호처리 관점에서 소개한다. 이들 3가지는 각각 상 관관계기반 방법, 에코기반 방법, 그리고 패치워크 방법이다. 이들 방법은 시간영역 (또는 공간영역) 또는 변환영역에서 적용할 수 있다. 이 논문에서는 이들 세 방법을 구현하는데 필요한 기초이론 및 구현방법을 제공한다. 아울러 실제 약간의 실험 결과들을 포함시켰다.
딥러닝 기반의 지도학습은 다양한 응용 분야에서 비약적인 발전을 이루었다. 그러나 많은 지도 학습 방법들은 학습 및 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 공통된 가정 하에 이루어진다. 이 제약 조건에서 벗어나는 경우, 학습 도메인에서 훈련된 딥러닝 네트워크는 도메인 간의 분포 차이로 인하여 테스트 도메인에서의 성능이 급격하게 저하될 가능성이 높다. 도메인 적응 기술은 레이블이 풍부한 학습 도메인 (소스 도메인)의 학습된 지식을 기반으로 레이블이 불충분한 테스트 도메인 (타겟 도메인) 에서 성공적인 추론을 할 수 있도록 딥러닝 네트워크를 훈련하는 전이 학습의 한 방법론이다. 특히 비지도 도메인 적응 기술은 타겟 도메인에 레이블이 전혀 없는 이미지 데이터에만 접근할 수 있는 상황을 가정하여 도메인 적응 문제를 다룬다. 본 논문에서는 이러한 비지도 학습 기반의 도메인 적응 기술들에 대해 탐구한다.
A novel foveation filter method is proposed in DCT domain. For countering the blocking and ringing artifacts, we devise the tools measuring the signal gradient, the block signal variations in the DCT domain. Each measurement is properly applied to each enhancement region and smoothing region. The proposed method optimally adapts the enhancement factors to the characteristics of the underlying signals and so maximizes the enhancement performances with significantly suppressing the artifacts. The subjective and objective evaluations verify that the proposed method sustains producing the improved video qualities for various sequences without tuning any parameters to individual sequences.
Due to the additive white Gaussian noise (AWGN), images are often corrupted. In recent days, Bayesian estimation techniques to recover noisy images in the wavelet domain have been studied. The probability density function (PDF) of an image in wavelet domain can be described using highly-sharp head and long-tailed shapes. If a priori probability density function having the above properties would be applied well adaptively, better results could be obtained. There were some frequently proposed PDFs such as Gaussian, Laplace distributions, and so on. These functions model the wavelet coefficients satisfactorily and have its own of characteristics. In this paper, mixture distributions of Gaussian and Laplace distribution are proposed, which attempt to corporate these distributions' merits. Such mixture model will be used to remove the noise in images by adopting Maximum a Posteriori (MAP) estimation method. With respect to visual quality, numerical performance and computational complexity, the proposed technique gained better results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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