Advances of digital device technology such as digital cameras, smart phones and tablets, provide convenience way for people to take pictures during his/her life. Photo data is being spread rapidly throughout the social network, causing the excessive amount of data available on the internet. Photo retrieval is categorized into three types, which are: keyword-based search, example-based search, visualize query-based search. The commonly used multimedia search methods which are implemented on Smart TV are adapting the previous methods that were optimized for PC environment. That causes some features of the method becoming irrelevant to be implemented on Smart TV. This paper proposes a novel Visual Query-based Photo Retrieval Method in Smart TV Environment using a motion sensing input device known as Kinect Sensor. We detected hand gestures using kinect sensor and used the information to mimic the control function of a mouse. The average precision and recall of the proposed system are 81% and 80%, respectively, with threshold value was set to 0.7.
Moon, Kwang;Pyeon, Mu Wook;Lee, Soo Bong;Lee, Do Rim
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.591-597
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2014
A wide variety of image application methods, such as aerial image, terrestrial image, terrestrial laser, and stereo image point are currently under investigation to develop three-dimensional 3D geospatial information. In this study, matching points, which are needed to build a 3D model, were examined under diverse weather conditions by analyzing the stereo images recorded by closed circuit television (CCTV) cameras installed in the U-City. The tests on illuminance and precipitation conditions showed that the changes in the number of matching points were very sensitively correlated with the changes in the illuminance levels. Based on the performances of the CCTV cameras used in the test, this study was able to identify the optimal values of the shutter speed and iris. As a result, compared to an automatic control mode, improved matching points may be obtained for images filmed using the data obtained through this test in relation to different weather and illuminance conditions.
Most of the surveillance systems are based on CCTV, closed circuit Television. A surveillance system for urban transit is also based on CCTV. Urban transit operation corporations have a CCTV system and a lot of cameras to monitor the situation for the passengers, and the important facilities. But this system has some problems that it cannot respond to a state of emergency immediately. In this paper, we describe a configuration of an intelligent surveillance system for urban transit to solve that problems. Our proposed configuration include a camera with some intelligent module, and a processor to integrate various data from not only cameras, but also sensors such as a temperature sensor, a heat sensor, sound sensor and etc. and some other data generator. This system configuration can decide the state of the passengers and the facilities. The surveillance system with this configuration can available with the existing surveillance system without a considerable improvement.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.583-587
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2009
In this paper we propose a new method of Depth-Image-Based Rendering (DIBR) for Free-viewpoint TV (FTV). In the proposed method, virtual viewpoint images are rendered with 3D warping instead of estimating the view-dependent depth since depth estimation is usually costly and it is desirable to eliminate it from the rendering process. However, 3D warping causes some problems that do not occur in the method with view-dependent depth estimation; for example, the appearance of holes on the rendered image, and the occurrence of depth discontinuity on the surface of the object at virtual image plane. Depth discontinuity causes artifacts on the rendered image. In this paper, these problems are solved by reconstructing disparity information at virtual camera position from neighboring two real cameras. In the experiments, high quality arbitrary viewpoint images were obtained.
Sports game broadcasting system uses multiple video cameras in order to offer exciting and dynamic scenes for the TV audiences. Since, however, the traditional broadcasting system edits the multiple views into a static video stream, it is difficult to provide the intelligent broadcasting service that summarizes or retrieves specific scenes or events based on the user preference. In this paper, we propose the summarization and retrieval system for the soccer videos based on multiple cameras. It extracts the highlights such as shot on goal, crossing, foul, and set piece using dynamic Bayesian network based on soccer players' primitive behaviors annotated on videos, and selects a proper view for each highlight according to its type. The proposed system, therefore, offers users the highlight summarization or preferred view selection, and can provide personalized broadcasting services by considering the user's preference.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.6
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pp.413-421
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2015
Regularized Blind Deconvolution is a problem applicable in degraded images in order to bring the original image out of blur. Multichannel blind Deconvolution considered as an optimization problem. Each step in the optimization is considered as variable splitting problem using an algorithm called Alternating Minimization Algorithm. Each Step in the Variable splitting undergoes Augmented Lagrangian method (ALM) / Bregman Iterative method. Regularization is used where an ill posed problem converted into a well posed problem. Two well known regularizers are Tikhonov class and Total Variation (TV) / L2 model. TV can be isotropic and anisotropic, where isotropic for L2 norm and anisotropic for L1 norm. Based on many probabilistic model and Fourier Transforms Image deblurring can be solved. Here in this paper to improve the performance, we have used an adaptive regularization filtering and isotropic TV model Lp norm. Image deblurring is applicable in the areas such as medical image sensing, astrophotography, traffic signal monitoring, remote sensors, case investigation and even images that are taken using a digital camera / mobile cameras.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.3
s.33
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pp.87-94
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2005
3D positional information of lane can be automatically calculated tv combining GPS data, IMU data if coordinates of lane centers are given. The Road Safety Survey and Analysis Vehicle(RoSSAV) is currently under development to analyze three dimensional safety and stability of roads. RoSSAV has GPS and IMU sensors to get positional information of the vehicle and two road-facing CCD cameras for extraction of lane coordinates. In this paper, we develop technology that automatically detects centers of lanes from the road-facing cameras of RoSSAV. The proposed algorithm defines line-support regions by grouping pixels with similar edge orientation and magnitude together and extracts a line from each line support region by planar fitting. Then if extracted lines and the region in-between satisfy the criteria of brightness and width, we decide this region as lane. The proposed algorithm was more precise and stable than the previously proposed algorithm based on brightness threshold method. Experiments with real road scenes confirmed that lane was effectively extracted by the proposed algorithm.
The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.
We propose a real-time tracking algorithm for an augmented reality (AR) system for TV broadcasting. The tracking is initialized by detecting the object with the SURF algorithm. A multi-scale approach is used for the stable real-time camera tracking. Normalized cross correlation (NCC) is used to find the patch correspondences, to cope with the unknown and changing lighting condition. Since a zooming camera is used, the focal length should be estimated online. Experimental results show that the focal length of the camera is properly estimated with the proposed online calibration procedure.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.681-683
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2017
In the digital information age, image processing is essential for various digital devices such as smart phones, cameras, and TVs. However, degradation occurs in analyzing, recognizing, and processing image data, and salt & pepper noise occurs. Therefore, in this paper, we applied linear interpolation method, newton interpolation method, lagrange interpolation method, and spline interpolation method to the image damaged by salt & pepper noise in order to find more effective interpolation method in salt & pepper noise environment, The methods were compared using the PSNR (peak signal to noise ratio).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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