It is always a dream to recreate the experience of a particular place, the Panorama Virtual Reality has been interpreted as a kind of technology to create virtual environments and the ability to maneuver angle for and select the path of view in a dynamic scene. In this paper we examined an efficient algorithm for Image registration and stitching of captured imaged from a video stream. Two approaches are studied in this paper. First, dynamic programming is used to spot the ideal key points, match these points to merge adjacent images together, later image blending is use for smooth color transitions. In second approach, FAST and SURF detection are used to find distinct features in the images and a nearest neighbor algorithm is used to match corresponding features, estimate homography with matched key points using RANSAC. The paper also covers the automatically choosing (recognizing, comparing) images to stitching method.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 추간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
비디오에 삽입된 플래시라이트는 연속된 프레임사이의 차이 값을 높게 형성하여 장면전환 검출을 위한 임계값 결정에 많은 어려움을 주며, 특히 장면전환 지점으로 잘못 검출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 플래시라이트를 연속된 프레임으로부터 효율적으로 제거하여 신뢰할 수 있는 장면전환 지점을 검출하는 강건한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값 추출을 위하여 객체나 카메라의 움직임에 덜 민감하고 프레임의 공간정보를 이용하는 지역 히스토그램 비교에 의한 추출 식을 사용하며, 추출된 차이 값들의 큰 변이 폭에 의한 임계 값 결정의 문제점을 해결하기 위하여 차이 값들의 동적 압축에 의한 정규화 작업을 수행한다. 또한 추출된 차이 값들의 시간적 연속성의 변이에 따라 플래시라이트가 가지는 특징을 이용하여 플래시라이트와 장면전환 검출을 따로 구분하여 추출할 수 있는 새로운 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 플래시라이트가 들어있는 다양한 비디오 타입으로부터 실험되어졌으며, 실험결과 플래시라이트 검출에 높은 신뢰성과 효율성을 보여주었다.
본 논문에서는 VBR(Variable-Bit-Rate) 트래픽의 비선형적이고 버스티한 특성을 모델화 한 GOP ARIMA(ARIMA for Group Of Pictures) 모델을 칼만 필터 알고리즘을 이용하여 실시간으로 예측하는 기법을 제안한다. 칼만 필터를 이용한 예측 기법은 GOP ARIMA의 상태공간 모델링 과정과 향후 N초 간의 트래픽을 예측하는 과정으로 구성된다. 실험을 위해 GOP의 크기가 각각 15인 세 가지 종류의 MPEG VBR 트래픽(뉴스, 드라마, 스포츠)을 제작하였고, 칼만 필터를 이용한 세 가지 종류의 트래픽의 예측 결과를 선형 예측법과 이중 지수 평활법을 이용해 예측한 결과와 비교해 예측 성능이 상대적으로 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 예측값에 신뢰 구간을 설정하는 신뢰 구간 분석법을 통해 트래픽 관점에서 장면 변화를 예측하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 칼만 필터 기반의 예측 알고리즘은 MPEG 기반 VBR 트래픽을 비롯한 기타 인터넷 트래픽을 실시간으로 예측하는 방법과 이를 이용해 인터넷 서버의 설계 및 자원 할당 정책 등을 위한 트래픽 엔지니어링 연구에 기여할 수 있을 것이다.
Park, Seung-Min;Park, Jun-Heong;Kim, Hyung-Bok;Sim, Kwee-Bo
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.118-123
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2011
Video based object tracking normally deals with non-stationary image streams that change over time. Robust and real time moving object tracking is considered to be a problematic issue in computer vision. Multiple object tracking has many practical applications in scene analysis for automated surveillance. In this paper, we introduce a specified object tracking based particle filter used in an environment of multiple moving objects. A differential image region based tracking method for the detection of multiple moving objects is used. In order to ensure accurate object detection in an unconstrained environment, a background image update method is used. In addition, there exist problems in tracking a particular object through a video sequence, which cannot rely only on image processing techniques. For this, a probabilistic framework is used. Our proposed particle filter has been proved to be robust in dealing with nonlinear and non-Gaussian problems. The particle filter provides a robust object tracking framework under ambiguity conditions and greatly improves the estimation accuracy for complicated tracking problems.
최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.
현재 표준화가 진행 중인 MPEG-4 AVC 비디오 코덱은 매우 높은 압축율을 목표로 하고 있으며, 거의 모든 전송미디어 및 다양한 멀티미디어 환경에서 사용될 수 있는 범용 동영상 부호화 기술이다. 따라서 일정한 대역폭을 갖는 다양한 통신환경에서 MPEG-4 AVC 기술을 활용하기 위해서는 고효율의 율 제어 방법을 필요로 하고 있다. 본 논문은 기존의 율 제어 방식을 토대로 인간의 시각특성을 고려한 적응 양자화 율 제어 방법과 장면전환을 갖는 영상에 효율적으로 대처 할 수 있는 동영상 율제어 방법을 제안하였다. 모의실험은 다양한 테스트 영상과 장면전환의 편집영상을 대상으로 수행되었으며, 실험결과 기존의 율 제어 방법 보다 향상된 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2449-2463
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2014
Hierarchical B-frame coding was introduced into H.264/SVC to provide temporal scalability and improve coding performance. A content analysis-based adaptive group of picture structure (AGS) can further improve the coding efficiency, but damages the inter-frame correlation and temporal scalability of hierarchical B-frame to different degrees. In this paper, we propose a group of pictures (GOP) adaptation coding method based on the positions of video cuts. First, the cut positions are accurately detected by the combination of motion coherence (MC) and mutual information (MI); then the GOP is adaptively and proportionately set by the analysis of MC in one scene. In addition, we propose a binary tree algorithm to achieve the temporal scalability of any size of GOP. The results for test sequences and real videos show that the proposed method reduces the bit rate by up to about 15%, achieves a performance gain of about 0.28-1.67 dB over a fixed GOP, and has the advantages of better transmission resilience and video summaries.
This paper describes a character retrieval system for TV programs and a set of novel algorithms for detecting and recognizing faces for the system. Our character retrieval system consists of two main components: Face Register and Face Recognizer. The Face Register detects faces in video frames and then guides users to register the detected faces of interest into the database. The Face Recognizer displays the appearance interval of each character on the timeline interface and the list of scenes with the names of characters that appear on each scene. These two components also provide a function to modify incorrect results. which is helpful to provide accurate character retrieval services. In the proposed face detection and recognition algorithms. we reduce the computation time without sacrificing the recognition accuracy by using the DCT/LDA method for face feature extraction. We also develop the character retrieval system in the form of plug-in. By plugging in our system to a cataloguing system. the metadata about the characters in a video can be automatically generated. Through this system, we can easily realize sophisticated on-demand video services which provide the search of scenes of a specific TV star.
화재는 인명피해와 재산피해로 많은 이들에게 되돌릴 수 없는 상처를 남기는 재난이다. 이를 신속히 감지하고, 대처하고자 다양한 화재탐지 장비가 우리의 주변에 설치되어 있다. 그러나 인위적, 환경적, 노후화 등 다양한 문제로 인해 실제 화재가 아님에도 화재탐지 장비가 작동되어 정작 필요한 화재 현장에의 지원이 늦어지는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재탐지 장비의 비화재보에 대해 분석하고 화재 여부를 확인하여 오보로 인한 출동을 방지하려는 방법으로 현장직원이 영상을 통해 현장 상황을 확인 후 출동할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다. 이러한 확인절차를 거쳐 실제 화재로 판명될 시 기존 비상 재난 안내 문자와 같은 광범위한 안내가 아닌, 화재 발생 인근 지역의 범위에 대피 안내 알림을 보내 신속한 대피를 유도하고, 소방관의 신속한 출동으로 빠르고 정확한 처리가 가능하도록 지원하는 맞춤형 자동안내 시스템을 제안함으로써 재난에 대해 안정적으로 대처할 수 있게 함을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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