최근 국내 지상파 UHD(Ultra-High Definition) 방송과 같은 고품질 AV(Audio-Video) 서비스가 증가하면서 그에 맞춰 방송 기술도 진화하게 되면서 방송 표준 또한 새롭게 정의하게 되었다. 또한, 네트워크 기술이 발달함에 따라, 콘텐츠가 해당 나라뿐 아니라 세계적으로 소비되고 있다. 그에 맞춰 국가 및 지역적 환경 등에 맞춰 적합한 콘텐츠를 제공하는 방안인 콘텐츠 삽입 기술이 필요할 것으로 보인다. 본 논문은 지상파 UHD 방송의 전송 표준 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)/ROUTE(Real time Object delivery Over Unidirectional Transport) 및 MMT(MPEG Media Transport)를 기반으로 방송망과 통신망의 이종 망 환경 하에 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 3.0 Event Signaling 표준을 활용한 콘텐츠 삽입 서비스 시스템 모델 및 동기화 방안을 제안한다. 또한, 해당 서비스가 방송 표준을 만족하는 환경에서 동작함을 검증한다.
Juan Wang;Liquan Guo;Minghu Wu;Guanhai Chen;Zishan Liu;Yonggang Ye;Zetao Zhang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.701-720
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2023
Aerial objects are more challenging to segment than normal objects, which are usually smaller and have less textural detail. In the process of segmentation, target objects are easily omitted and misdetected, which is problematic. To alleviate these issues, we propose local aggregation feature pyramid networks (LAFPNs) and pyramid integrated context modules (PICMs) for aerial object segmentation. First, using an LAFPN, while strengthening the deep features, the extent to which low-level features interfere with high-level features is reduced, and numerous dense and small aerial targets are prevented from being mistakenly detected as a whole. Second, the PICM uses global information to guide local features, which enhances the network's comprehensive understanding of an entire image and reduces the missed detection of small aerial objects due to insufficient texture information. We evaluate our network with the MS COCO dataset using three categories: airplanes, birds, and kites. Compared with Mask R-CNN, our network achieves performance improvements of 1.7%, 4.9%, and 7.7% in terms of the AP metrics for the three categories. Without pretraining or any postprocessing, the segmentation performance of our network for aerial objects is superior to that of several recent methods based on classic algorithms.
최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 프레임들의 윤곽선과 컬러 분포를 사용한 비디오를 분할 하는 방법을 제안하며 분할된 장면의 정보를 사용하여 비디오 브라우징을 구현하였다. 비디오를 분할하기 위한 방법으로는 HSV 162개의 색상을 가진 히스토그램과 자동 임계값으로 산출된 윤곽선을 사용하였고 각 장면들의 객체 위치와 색상 분포 등의 특성을 고려하였다. 검출된 장면들을 계층적인 브라우저와 장면 기반 브라우저를 사용해 비디오를 브라우징할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 제안하는 장면 변화 검출 방법이 기존의 색상 분포만을 사용하는 히스토그램의 방법에 비해 움직임에 보다 견고하고, 빛의 영향을 최소화 할 수 있음을 다양한 종류의 비디오 데이터를 통해 보였다.
본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.
In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.
Safety and security during the handling of hazardous materials is a great concern for anyone in the field. One driving point in the security field is the ability to detect the source of the danger and take action against it as quickly as possible. Via the usage of a fully convolutional network, it is possible to create the label map of an input image, indicating what object is occupying the specific area of the image. This research employs the usage of U-net, which was constructed in biomedical field segmentation to segment cells, instead of the original FCN. One of the challenges that this research faces is the availability of ground truth with precise labeling for the dataset. Testing the network after training resulted in some images where the network pronounces even better detail than the expected label map. With better detailed label map, the network might be able to produce better segmentation is something to be studied in further research.
본 논문에서는 군용 항공기의 주 시현 장비인 HUD 와 MFD에 그려지는 여러 가지 심볼 형상들을 off-line에서 효율적으로 생성/편집하여 ASC 그래픽 보드 내부 플래시 메모리의 일정영역에 직접 다운로드 함으로써, ASC의 그래픽 처리 속도 증가 및 데이터 통신 부하를 감소시킨 심볼 생성기용 S/W인 SYMBOL-GEN의 개발내용과 실제 적용 결과를 기술하였다. 개발된 SYMBOL-GEN S/W는 PC상에서 C++ 언어와 MS Visual Studio 6.0 개발환경을 사용하여 구현되었다. 또한 최근의 객체 지향형 프로그래밍 개발기법을 도입하여 수정과 확장성 등이 용이하도록 설계되었다.
본 논문에서는 영상분할에 의한 동작 추적 기법을 이용하여 침입자를 감시하고 관련 정보를 모바일 기반으로 확인하도록 하였다. 먼저, 탐지하고자 하는 일정한 영역을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 인접한 두 프레임 사이의 이미지 차를 사용하여, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분할한다. 분할된 전경 물체에서 에지를 검출하여 지정된 위치별로 추출된 에지의 중간 값을 추정하여 동작을 분석함으로써 침입자를 감시할 수 있도록 하였다. 동작이 검출되면, 영상은 WAP 풀 기반 영상 전송 방법을 사용하여 모바일 클라이언트로 전송한다.
본 논문에서는 모바일 인터넷을 기반으로 침입자를 감시하기 위하여 영상분할 기법에 의한 동작 추적 기법을 사용하였다. 먼저, 탐지하고자 하는 일정한 영역을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 인접한 두 프레임 사이의 이미지 차를 사용하여, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분할한다. 분할된 전경 물체에서 에지를 검출하여 지정된 위치별로 추출된 에지의 중간 값을 추정하여 동작을 분석함으로써 침입자를 감시할 수 있도록 하였다. 이러한 감시정보는 감지된 일련번호, 날짜, 시간의 기록과 함께 이미지 파일로 저장되어 서버에 저장되며 모바일 클라이언트에게 감시 장소의 상황에 대하여 SMS Message를 발송하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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