Nowadays, smart phone is being popularly used for communication, entertainment, and information retrieval. While demands on video traffic over mobile networks increases sharply, the wireless link capacity is often limited to fully support the traffic demand. Therefore, the size of video data needs to be reduced to provide high quality video with limited capacity. To handle this issue, we propose a video editing system using the ffmpeg library. The proposed system can provide a high quality video with a relatively small data size, thereby facilitating the mobile streaming services and live-video games.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.1
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pp.110-116
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2011
The production environment of fast and accurate news video has been continuously changing together with technology advance. Especially, the editing of the news video advanced focusing on the non-linear system by the introduction of digital technology and the recording of news video advanced to 'tapeless' base. In this new news video production environment, the recorded news videos are transmitted, edited and archived through the NPS (Network Production System), which dramatically improves the efficiency of the news video production. However, there are some issues which need to be resolved in the introduction of NPS. The purpose of this research is to identify the necessity of NPS introduction in the changing news video production environment, explore the issues which should be resolved and suggest the proper way to introduce the NPS to broadcasting companies.
In this paper, we proposed cross-layered approach of video codec and communication system for the efficient video streaming service. Conventional video streaming is served by divided system which consist of video codec layer and communication layer. Its disintegration causes the limitation of the performance of video streaming service. With the cross-layered design, each layer could share the information and the service is able to enhance the performance. And we proposed the selective retransmission method in communication system based on the cross-layered system that reflect the information of encoded video data. Selective retransmission method which consider the characteristics of video data improves the performance of video streaming services. We verified the proposed method with raw format full HD test sequence with H.264/AVC codec and MATLAB simulation. The simulation results show that the proposed method improves about 10% PSNR performance.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
This paper introduces a video editing system for senior creator who is not familiar to video editing. Based on video analysis techniques, it provide various information and delete unwanted shot. The system detects shot boundaries based on RNN(Recurrent Neural Network), and it determines the deletion of video shots. The shots can be deleted using shot-level significance, which is computed by detecting focused area. It is possible to delete unfocused shots or motion-blurred shots using the significance. The system detects object and face, and extract the information of emotion, age, and gender from face image. Users can create video contents using the information. Decorating tools are also prepared, and in the tools, the preferred design, which is determined from user history, places in the front of the design element list. With the video editing system, senior creators can make their own video contents easily and quickly.
Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
In this paper, a video conferencing system, which has been attracting significant attention as an immersive telepresence service owing to the recent emergence of 5G networks, is described. We propose a service platform for Giga Media based video conferencing for 5G convergence services. The video conferencing service consists of a traditional structure that provides information exchange through the transmission of video and voice of remote participants using a Multipoint Control Unit (MCU), a browser-based video conferencing based on WebRTC, a multi-view point video conferencing, and holographic telepresence centered on mixed reality. The paper introduces the trends and detailed structures of various technologies used in the video conferencing system, and compares the video conferencing system technologies and video conferencing service characteristics for the integrated Giga Media platform.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.90-95
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2002
This thesis is aiming at analysis and implementing Distance Video Lecturing System to guarantee the high quality in service through using less Network resource. Most of the usual Distance Video Lecturing System has been designed not in the system of Multiuser Conference but Point-to-Point. But from now on Distance Video Lecturing System is to be demanded on not only the expansion to Multiuser Distance Video Lecturing System, but high quality in service for users. To solve these problems, the Multicast Transmission Technology as the dimension of Network as well as highly efficient, advanced Compression Technology should be applied to Video Conference System in company with the expansion of Network bandwidth. The system suggested in this thesis is to help to offer an application service as Distance Video Lecturing System that will make popular on the basis of the character that the next generation Internet will be high speed Network.
The main goal of this research is automatic video analysis using a face recognition technique. In this paper, an automatic video management system is introduced with a variety of functions enabled, such as index, edit, summarize, and retrieve multimedia data. The automatic management tool utilizes MPEG-7 visual descriptors to generate a video index for creating a summary. The resulting index generates a preview of a movie, and allows non-linear access with thumbnails. In addition, the index supports the searching of shots similar to a desired one within saved video sequences. Moreover, a face recognition technique is utilized to personalbased video summarization and indexing in stored video data.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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