Rigorous sensor and dynamic modeling techniques are required if spatial information is to be accurately extracted from video imagery. First, a mathematical model for an uncalibrated video camera and a description of a bundle adjustment with added parameters, for purposes of general block triangulation, is presented. This is followed by the application of invariance-based techniques, with constraints, to derive initial approximations for the camera parameters. Finally, dynamic modeling using the Kalman Filter is discussed. The results of various experiments with real video imagery, which apply the developed techniques, are given.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제12권3호
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pp.171-190
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2008
With growing applications of wireless video streaming, an efficient video traffic model featuring modern high-compression techniques is more desirable than ever, because the wireless channel bandwidths are ever limited and time-varying. We propose a modeling and analysis method for video traffic by a class of stochastic processes, which we call '$GEO^Y/G/{\infty}$ input processes'. We model video traffic by $GEO^Y/G/{\infty}$ input process with gamma-distributed batch sizes Y and Weibull-like autocorrelation function. Using four real-encoded, full-length video traces including action movies, a drama, and an animation, we evaluate our modeling performance against existing model, transformed-M/G/${\infty}$ input process, which is one of most recently proposed video modeling methods in the literature. Our proposed $GEO^Y/G/{\infty}$ model is observed to consistently provide conservative performance predictions, in terms of packet loss ratio, within acceptable error at various traffic loads of interest in practical multimedia streaming systems, while the existing transformed-M/G/${\infty}$ fails. For real-time implementation of our model, we analyze G/D/1/K queueing systems with $GEO^Y/G/{\infty}$ input process to upper estimate the packet loss probabilities.
본 논문에서는 비디오 데이터 대한 구조적 내용과 의미적 내용에 효과적으로 표현하기 위해 비디오 모델링을 제안한다. 또한 사용자가 비디오 데이터에 대한 내용 정보를 쉽게 파악하고 재생할 수 있도록 하는 브라우징 기법을 제안한다. 제안하는 모델링은 원시 데이터 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성되며 비디오 데이터에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용은 내용 계층에 표현한다. 비디오 브라우징은 비디오 재생과 내용 정보를 나타내는 두 가지 브라우저를 구현하였다. 비디오 재생 브라우저는 비디오를 재생과 현재화면 정보를 나타내는 기능을 수행한다. 내용 정보 브라우저는 원시데이터, 구조적 내용 그리고 의미적 내용에 대한 정보를 브라우징하는 기능을 제공한다.
본 연구는 감각처리능력에 문제를 갖는 지적장애 아동에게 감각통합활동의 자발적 수행능력을 동영상을 통해 증진시키고자 하였다. 이 연구는 4명의 지적장애아동을 대상으로 개별실험 연구방법 중 A-B-A 디자인이 사용되었다. 독립변인은 아동이 4개의 감각통합활동을 8분간 자발적으로 수행하는 장면의 동영상을 주 2회 시청하도록 하였다. 종속변인은 1)감각통합활동의 자발성과 과제 수행율, 2) 일반적 과제 (grooved pegboard) 수행시간이었다. 동영상을 통해 자발성 부족으로 감각통합활동을 스스로 수행하지 않았던 지적장애 아동의 자발성과 과제 수행율이 향상되었고, 동영상 중재방법이 지적장애 아동의 교육에 효과적임을 확인할 수 있었다. 앞으로는 다양한 질환의 아동에게 동영상을 치료에 적용하여 그 효과에 대한 연구들이 지속적으로 이루어지길 기대해본다.
본 논문은 가변적 비디오 트랙을 위한 모델링 방법을 제시한다. 가변적인 비디오 트랙은 간헐적인 버스트 및 긴 구간 상관관계의 특성을 갖는다고 잘 알려져 있다. 이러한 데이터를 분석하기 위해서, 에러 임계값으로부터 구한 보조적인 선형 구조를 갖는 신경망 구조 모델 구축을 한다. 모델링 결과 테스트를 위해서, 흔돈 비선형 함수와 지수 랜덤 노이즈를 결합한 가변적 비디오 트랙을 발생하였다. 발생된 데이터를 모델링한 결과, 전통적인 신경망 모델에 비해서 제시된 모델이 보다 정확한 모델링 결과를 보여 주었다. 그러나 또한 제시된 모델에 ARは을 결합한 결과가 제시된 모델 단독인 경우에 비해서 더욱 발생된 데이터의 통계적 특성에 근접함을 발견했다.
Due to the development of camera technology, the cost of producing time-lapse video has been reduced, and time-lapse videos are being applied in many fields. Time-lapse video is created using images obtained by shooting for a long time at long intervals. In this paper, we propose a method to improve the quality of time-lapse videos monitoring the changes in plants. Considering the characteristics of time-lapse video, we propose a method of separating the desired and unnecessary objects and removing unnecessary elements. The characteristic of time-lapse videos that we have noticed is that unnecessary elements appear intermittently in the captured images. In the proposed method, noises are removed by applying a codebook background modeling algorithm to use this characteristic. Experimental results show that the proposed method is simple and accurate to find and remove unnecessary elements in time-lapse videos.
본 논문에서는 Wavelet 변환과 Vector Quantization(VQ)을 이용한 VBR (variable-bit-rate) 비디오 트래픽 모델을 제안하고 있다. 여기에서 제안된 방법은 영상 트래픽을 Wavelet 변환한 후 두 개의 요소로 분해하여 각각을 분리하여 모델링한다. 첫 번째 요소는 AR(1) 프로세스 모델로 이것은 트래픽의 비교적 장시간에 걸친 변화 특성을 표현한다. 두 번째 요소는 벡터 양자화(VQ)를 사용하여 비교적 짧은 시간의 트래픽 특성을 표현한다. 다른 VBR 트래픽의 모델 방법과 비교해서 본 논문에서 제안하는 모델은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫째로 영상 트래픽의 특성을 장시간과 단시간의 형태로 나누어 모델링을 할 수 있다. 둘째로 트래픽 데이터의 주기적 코딩 구조를 보존한다. 마지막으로 프레임 레벨과 슬라이스 레벨의 트래픽 모델링을 통합할 수 있다. 통계적 측정과 네트워크 성능 실험을 통하여 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.
중학교 생활에서 경도정신지체학생의 따돌림 현상을 개선하기 위하여 동영상콘텐츠를 개발하고 적용한 결과 일반학생들의 경도정신지체학생에 대한 인식이 획기적으로 개선되었고 특히 동영상콘텐츠의 제작에 직접 출연한 경우가 그렇지 않은 경우보다 많은 인식변화가 있었으며 제작자의 의도가 심도 있게 실린 장면에 대한 연구대상자들의 인지도가 대단히 높게 나타난 것으로 조사되었다. 따라서 자기모델링비디오를 통한 학생 생활지도는 효과적이며 특히 제작자의 뚜렷한 교육적 목적을 가지고 만든 자기모델링비디오는 학생들의 행동과 인식변화에 효과적이다.
This paper presents the infectious watermarking model (IWM) for the protection of video contents that are based on biological virus modeling by the infectious route and procedure. Our infectious watermarking is designed as a new paradigm protection for video contents, regarding the hidden watermark for video protection as an infectious virus, video content as host, and codec as contagion medium. We used pathogen, mutant, and contagion as the infectious watermark and defined the techniques of infectious watermark generation and authentication, kernel-based infectious watermarking, and content-based infectious watermarking. We experimented with our watermarking model by using existing watermarking methods as kernel-based infectious watermarking and content-based infectious watermarking medium, and verified the practical applications of our model based on these experiments.
이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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