When implementing Enhanced TV services, the time synchronization between the video stream that forms the background and the data contents overlaid on audio/video is an important issue. Currently, however, the basic method of synchronizing the data in the MPEG-4 environment is based on absolute time values. For more efficient synchronization when developing Enhanced TV content, this paper proposes a content-based synchronization in which the data content varies depending on the video content. The proposed content-based synchronization method is implemented by defining BIFS nodes more widely, based on scene keywords, and then using the metadata of MPEG7.
This paper considers a discrete-time buffer system with session-based arrivals, an infinite storage capacity and one unreliable output line. There are multiple different types of sessions and the output line is governed by a finite state Markov chain. Based on a generating functions approach, we obtain an exact expression for the mean buffer content.
The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.
Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.20
no.2
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pp.159-170
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2015
Radio-Frequency Identification (RFID) or Near Field Communication (NFC) technology has many advantages over other visual interfaces since it does not require line-of-sight alignment, can identify multiple tags simultaneously, and does not destroy the integrity of original objects. In addition, smart devices such as smartphone and smartpad have NFC/RFID readers which can provide mobile and natural interactions with digital and physical contents. Augmented reality has an excellent visual interaction capability with digital contents in a real environment by embedding digital contents into the physical world. In this paper, we propose a new approach to digital content interactions using RFID/NFC-based tangible interfaces in augmented reality environments that utilize invisible interfaces in addition to marker-based visual interfaces. By combining the advantages of invisible and visual interfaces, more intuitive interactions with digital contents can be provided, which can remove the difficulty of using typical AR paddles that are widely used in AR interactions. In particular, a semantic AR ontology is defined to provide more convenient interactions. Through the semantic ontology-based inferencing, physical querying and filtering are effectively supported. We will show the effectiveness and advantage of the proposed approach by demonstrating implementation results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.7
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pp.816-822
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2016
Content-Based image retrieval is a method to search by image features such as local color, texture, and other image content information, which is different from conventional tag or labeled text-based searching. In real life data, the number of images having tags or labels is relatively small, so it is hard to search the relevant images with text-based approach. Existing image search method only based on image feature similarity has limited performance and does not ensure that the results are what the user expected. In this study, we propose and validate a machine learning based approach to improve the performance of the image search engine. We note that when users search relevant images with a query image, they would expect the retrieved images belong to the same category as that of the query. Image classification method is combined with the traditional image feature similarity method. The proposed method is extensively validated on a public PASCAL VOC dataset consisting of 11,530 images from 20 categories.
Content-based video copy detection is a complementary approach to watermarking. As opposed to watermarking, which relies on inserting a distinct pattern into the video stream, video copy detection techniques match content-based signatures to detect copies of video. Existing typical content-based copy detection schemes have relied on image matching which is based on key frame detection. This paper proposes a motion directional histogram, which is quantized and accumulated the direction of motion, for video copy detection. The video clip is represented by a motion directional histogram as a 1-dimensional graph. This method is suitable for real time indexing and counting the TV CF verification that is high motion video clips.
De Celis Herrero, Concepcion Perez;Alvarez, Jaime Lara;Aguilar, Gustavo Cossio;Garcia, Maria Josefa Somodevilla
Journal of Information Processing Systems
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v.7
no.3
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pp.447-458
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2011
This study presents a comprehensive solution to the collection management, which is based on the model for Cultural Objects (CCO). The developed system manages and spreads the collections that are safeguarded in museums and galleries more easily by using IT. In particular, we present our approach for a non-structured search and recovery of the objects based on the annotation of artwork images. In this methodology, we have introduced a faceted search used as a framework for multi-classification and for exploring/browsing complex information bases in a guided, yet unconstrained way, through a visual interface.
The plasma cortisol of nurserypigs was examined using an outdoor efficacy testwith a digital content-based approach in animal welfare convergence types. Nine nurserypigs,without discriminating between female and male, were classified into 2 groups of 3 pigs each: control and group 1 (effect+nature), control and group 2(effect+nature+music). The control group was the same for group 1 and 2 to compare the effects using a t-test. There was no significant difference in plasma cortisol levels between the control group and group 1 until 4 h after stress induction. However, significant differences were subsequently found between the control group and group 1 from 8 h to 72 h (p<0.05). Further, plasma cortisol was not affected in group 2 at 0 h through 8 h and 72 h. At 12 h through 48 h, group 2 showed a reduction in plasma cortisol level compared to the control group(p<0.05). These results indicated that after stress induction, applying effect plus nature or effect plus nature plus music can effectively decrease plasma cortisol levels in nursery pigs within8 h through 72 h and may serve as a better model for digital content-based approach in animal welfare convergence types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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