Video data is usually stored in a compressed format in order to reduce the storage space. For efficient browsing, searching, and retrieval of compressed video sequences, size-reduced images (or DC images which are formed with block DC coefficients) are generally preferred to avoid unnecessary computational complexity. In this paper, we propose a DC image extraction scheme appropriate for scene analysis and efficient browsing of compressed video sequences. The proposed algorithm utilizes predicted low frequency AC coefficients to achieve better approximation and to reduce the error drift. Due to the AC prediction based on a quadratic surface model, the proposed scheme requires no additional memory compared with the previous zero-order or first-order approximation scheme. Simulation results show that the proposed scheme achieves better subjective and objective quality with minor additional operations.
Kim, Yong Jin;Lee, Jung Hwan;Byun, Jun Seok;Park, Nam In
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.12
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pp.1641-1652
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2021
To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.
During recent years, a new framework, which aims to bring a unified and global approach in indexing, browsing and querying various digital multimedia data such as audio, video and image has been developed. This new system partitions each media stream into smaller units based on actual physical events. These physical events within oath media stream can then be effectively indexed for retrieval. In this paper, we present a new approach that exploits audio, image and video features to segment and analyze the audio-visual data. Integration of audio and visual analysis can overcome the weakness of previous approach that was based on the image or video analysis only. We Implement a web-based multi media data retrieval system called XCRAB and report on its experiment result.
In this paper, we propose a system for processing and analyzing drone image information which can be applied variously in disasters-security situation. The proposed system stores the images acquired from the drones in the server, and performs image processing and analysis according to various scenarios. According to each mission, deep-learning method is used to construct an image analysis system in the images acquired by the drone. Experiments confirm that it can be applied to traffic volume measurement, suspect and vehicle tracking, survivor identification and maritime missions.
In this paper, the write analysis the application of basic video content of Mobil Device Platform in China and studies the future development scheme. According to the survey, as of 2019, 78% of Chinese total population is the Internet service users and application software users. Mobile Device Platform is independently developed to provide video content application services, which already have 640 million video application users from 2013 to the present. 65% of users install and use more than two video content applications. In China TikTok, Kuai Shou, MeiPai and other video content applications, not only can easily achieve simple user interface and users can directly shoot video content. These production functions is different from YouTube, a famous video platform in the United States. In the video platform market, the core competitiveness is content creation. In the future, the integration of video content of VR, AR and other video projects will expecte to further activate the video platform market.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.7A
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pp.1063-1075
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2000
This paper proposes an adaptive error concealment technique for compressed video. Since redundancy is extracted out during compression process, compressed video is vulnerable to errors which occur during transmission of video over error prone networks such as wireless channels and Internet. Error concealment is a process of reconstructing video out of damaged video bit stream. We proved that scalable encoding is very useful for error concealment. Analysis of experiments shows that some part of image is better concealed by using base layer information and other part of image is better concealed by using previous frame information. We developed a technique which enables to decide which methodology is more effective, adaptively, based on motion vectors and regional spatial activity. We used H.263v2 for scalable encoding, but, our approach could be applied to all DCT based video codec.
In this paper, we suggest a new spatial information system called video GIS where video is used for spatial data construction and is integrated with map. We develop a prototype system of video GIS and apply it to roadside facility management. The main functions supported by the suggested system are data collection, coordinate calculation and conversion, data construction, analysis, searching, and browsing. The stereo images and corresponding position data are collected by a vehicle named 4S-Van that has GPS, IMU, and cameras. The 3-D coordinates of the objects in the images, such as road sign, signal lamp, and building, can be calculated and constructed from the collected data. The spatial objects are displayed on both image and map, and can be searched and browsed, which enables visual and realistic browsing and management of spatial objects. Compared to conventional field survey used in roadside facility management, the method enables faster, easier, and more efficient construction of spatial data. The suggested video GIS can be applied not only to roadside facility management but also to many similar projects of central or local governments that are related to GIS.
Anchor-person scene detection is of significance for video shot semantic parsing and indexing clues extraction in content-based news video indexing and retrieval system. This paper proposes an efficient algorithm extracting anchor ranges that exist in sports news video for unit structuring of sports news. To detect anchor person scenes, first, anchor person candidate scene is decided by DCT coefficients and motion vector information in the MPEG4 compressed video. Then, from the candidate anchor scenes, image processing method is utilized to classify the news video into anchor-person scenes and non-anchor(sports) scenes. The proposed scheme achieves a mean precision and recall of 98% in the anchor-person scenes detection experiment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.6
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pp.1064-1069
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2008
A system design and realization for video surveillance with interframe probability distribution analyzation is presented in this paper. The system design is based on a high performance DSP professor, video surveillance is implemented by analyzing interframe probability distribution using trivariate normal distribution(weight, mean, variance) for scanning objects in a restricted area and the video analysis algorithm is decided for forming a different image from the probability distribution of several frame compressed by the standardized JPEG. The system processing time of D1$(720{\times}480)$ image per frame is 85ms and enables to process the system at 12 frames per second. An object surveillance about the restricted area by rules is extracted to 100% unless object is moved faster.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1728-1743
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2021
Three-dimensional (3D) video scenes are complex and difficult to control, especially when scene switching occurs. In this paper, we propose two algorithms based on an incremental proportional-integral-derivative (PID) algorithm and a similarity analysis between views to improve the method of bit allocation for multi-view high efficiency video coding (MV-HEVC). Firstly, an incremental PID algorithm is introduced to control the buffer "liquid level" to reduce the negative impact on the target bit allocation of the view layer and frame layer owing to the fluctuation of the buffer "liquid level". Then, using the image similarity between views is used to establish, a bit allocation calculation model for the multi-view video main viewpoint and non-main viewpoint is established. Then, a bit allocation calculation method based on hierarchical B frames is proposed. Experimental simulation results verify that the algorithm ensures a smooth transition of image quality while increasing the coding efficiency, and the PSNR increases by 0.03 to 0.82dB while not significantly increasing the calculation complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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