Heart Rate is a crucial physiological parameter that provides basic information about the state of the human body in the cardiovascular system, as well as in medical diagnostics and fitness assessments. At present day, it has been demonstrated that facial video-based photoplethysmographic signal captured using a low-cost RGB camera is possible to retrieve remote heart rate. Traditional heart rate measurement is mostly obtained by direct contact with the human body, therefore, it can result inconvenient for long-term measurement due to the discomfort that it causes to the subject. In this paper, we propose a non-contact-based remote heart rate measuring approach of the subject which depends on the color intensity variation of the subject's facial skin. The proposed method is applied in two regions of the subject's face, forehead and cheeks. For this, three different algorithms are used to measure the heart rate. i.e., Fast Fourier Transform (FFT), Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). The average accuracy for the three algorithms utilizing the proposed method was 89.25% in both regions. It is also noteworthy that the FastICA algorithm showed a higher average accuracy of more than 92% in both regions. The proposed method obtained 1.94% higher average accuracy than the traditional method based on average color value.
A novel rte control algorithm consisting of two major components, i.e. a variable encoding frame rate method and a hybrid DCT/wavelet I-frame coding scheme, is proposed in this work for low bit rate video coding. Most existing rate control algorithms for low bit rate video focus on bit allocation at the macroblock level under a constant frame rate assumption. The proposed rate control algorithm is able to adjust the encoding frame rate at the expense of tolerable time-delay. Furthermore, an R-D optimized hybrid DCT/wavelet scheme is used for effective I-frame coding. The new rate-control algorithm attempts to achieve a good balance between spatial quality and temporal quality to enhance the overall human perceptual quality at low bit rates. It is demonstrated that the rate control algorithm achieves higher coding efficiency at low bit rates with a low additional computational cost. The variable frame rate method and hybrid I-frame coding scheme are compatible with the bi stream structure of H.263+.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.321-340
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2016
The Compressive Video Sensing (CVS) is a useful technology for wireless systems requiring simple encoders but handling more complex decoders, and its rate-distortion performance is highly affected by the quantization of measurements and reconstruction of video frame, which motivates us to presents the Space-Time Quantization (ST-Q) and Motion-Aligned Reconstruction (MA-R) in this paper to both improve the performance of CVS system. The ST-Q removes the space-time redundancy in the measurement vector to reduce the amount of bits required to encode the video frame, and it also guarantees a low quantization error due to the fact that the high frequency of small values close to zero in the predictive residuals limits the intensity of quantizing noise. The MA-R constructs the Multi-Hypothesis (MH) matrix by selecting the temporal neighbors along the motion trajectory of current to-be-reconstructed block to improve the accuracy of prediction, and besides it reduces the computational complexity of motion estimation by the extraction of static area and 3-D Recursive Search (3DRS). Extensive experiments validate that the significant improvements is achieved by ST-Q in the rate-distortion as compared with the existing quantization methods, and the MA-R improves both the objective and the subjective quality of the reconstructed video frame. Combined with ST-Q and MA-R, the CVS system obtains a significant rate-distortion performance gain when compared with the existing CS-based video codecs.
Our present ability to work with video has not been confined to wired communication environment. This paper describes the new technological trend of wireless video communication. In wireless video communication, unlike wired network, several techniques are needed. At first, error robust video coding is essential. Due to characteristics of wireless channel, the system is exposed to more error prone environment. In addition, encoded video bit streams are vulnerable to the error because of the entropy coding. Recently many frameworks are developed to cope with this problem. We just explore the numerous robust video coding approaches with the viewing of error control. And more we discuss other on going research topics in this wireless video communication fields like low-power assumption design, trans-codec technique, and rate control schemes in brief.
VOD 시스템에서 비디오 서버가 지원할 수 있는 채널의 개수는 서버의 통신 대역폭에 의해 결정되므로 비디오 서버의 가용채널 수는 제한되어 있다. 멀티캐스트 데이터를 공유함으로써 비디오 서버의 네트워크 입출력 대역폭을 절감하기 위해 일괄처리, 패칭, 배치-패칭과 같은 멀티캐스트 방법들이 제안되 었다. 본 논문에서는 인기 비디오 요청들에 대해 먼저 배칭 방법을 적용한 후 배치들에 대해 패칭 방법을 수행하는 채널 예약 배치-패칭 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 방법은 많은 인기 비디오 요청을 위하여 비디오 서버의 채널 용량 중 일부를 예약하므로 인기 비디오 요청들을 이탈없이 서비스할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평균 서비스 지연 시간, 이탈율, 공평성, 프레임 절감율 항목에 대해 패칭 방법과 배치-패칭 방법의 성능과 비교한다.
본 논문은 이종 무선망 환경에서 효과적인 영상 스트리밍 시스템에 대해 다룬다. 제안하는 영상 스트리밍 시스템은 파운틴 코드를 영상 스트리밍 서비스에 적합하도록 변형하고, 파운틴 코드의 지연 및 블록 복구 실패율 제약 조건들을 만족시키면서 다중 경로를 통해 영상 스트림의 비트율을 최대화한다. 마지막으로, 제안하는 시스템이 이종 무선망 환경에서 각 경로의 상태 정보를 기반으로 제어 변수를 동적으로 설정함으로써 고화질의 안정적인 영상 스트리밍 서비스를 사용자에게 제공할 수 있음을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권4호
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pp.339-345
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2007
Video transcoding is a technique used to convert a compressed input video stream with an arbitrary format, size, and bitrate into a different attribute video stream different attributes to provide a efficient video streaming service for the customers is dispersed in the heterogeneous networks. Specifically, frames deletion occur in a transcoding scheme that exploits the adjustment of frame rate, and at this time, the loss in temporal relation among frames due to frame deletion is compensated for the prediction of motion estimation by reusing motion vectors in the would-be deleted frames. But the processing time for transcoding don't have an improvement as much as our expectation because transcoding is done only within the transcoder. So in this paper, we propose a new transcoding algorithm based on prediction period to improve transcoding-related processing time. For this, we also modify the existing encoder so as to adjust dynamically frame rate based on the prediction period and deletion period of frames. To check how the proposed algorithm works nicely, we implement a video streaming system with the new transcoder and encoder to which it is applied. The result of the performance test shows that the streaming system with proposed algorithm improve 60% above in processing time and also PSNR have a good performance while the quality of pictures is preserved.
360도 영상은 일반 화각 영상과 다른 프레임 구조를 갖기 때문에 기존 영상 보안 이벤트 검출 알고리즘들을 360도 영상에 바로 적용 시 왜곡에 의한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 360도 영상 공간에서 활성 뷰포트 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 다중 객체 영역들을 포함하는 활성 뷰포트들을 생성하고, 뷰포트 내 객체 검출과 360도 영상 공간에서 객체 추적을 수행하며, 영역 기반의 보안 이벤트를 검출한다. 제안 방법은 360도 ERP 시퀀스들에 대해 성능이 평가되었고, 활성 뷰포트를 사용하지 않은 이벤트 검출 방법보다 30% 이상의 recall, 30% 이상의 false negative rate 성능 향상을 보였다.
비디오 스트리밍 수신기의 재생 버퍼에 있는 패킷량은 네트워크 상태에 따라 변화되며 지연 및 지터의 영향으로 인해 포화 및 고갈 현상이 일어날 수 있다. 특히, 유입되는 비디오 트래픽의 양이 재생 버퍼의 최대 양을 넘으면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생된다. 버퍼 오버플로우는 화질의 열화를 발생시키고 스킵(skip) 현상으로 인해 재생의 불연속성을 발생시킨다. 또한 네트워크 혼잡으로 인하여 패킷의 유입이 늦어지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow) 문제에 의한 버퍼링에 의해 영상의 멈춤 현상이 일어날 수 있다. 상기 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 토큰버킷(Token Bucket)의 주요 파라미터인 토큰 발생률 파라메타와 버킷의 최대 용량 파라미터를 각각의 비디오 패킷들의 패턴에 따라서 자동적으로 설정하는 토큰버킷 기법을 장착한 비디오 스트리밍 수신기를 제안한다. NS-2(Network Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 시뮬레이션 결과는 제안하는 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 기존의 수동설정 기법보다 3개의 시험 비디오 시퀀스들에 대해 오버플로우/언더플로우 횟수와 패킷 손실 비율 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수한 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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