This article presents a simple and reasonable in-service, real-time, and continuous single-ended objective video quality assessment model for DTV broadcasting using a multiburst signal at the bottom of the transient effect area, similar to Vertical Interval Test Signals. The issue of in-service video-quality monitoring in DTV broadcasting is addressed, and an effective method of quality monitoring is presented. The proposed method is also implemented and tested in a range of situations using a simulated HDTV broadcasting network.
In this paper, we propose a novel video quality degradation monitoring scheme titled VR-VQMS(Visual Rhythm based Video Quality Monitoring Scheme) over an IPTV service prone to packet losses during network transmission. Proposed scheme quantifies the amount of quality degradation due to packet losses, and can be classified into a RR(reduced-reference) based quality measurement scheme exploiting visual rhythm data of H.264-encoded video frames at a media server and reconstructed ones at an Set-top Box as feature information. Two scenarios, On-line and Off-line VR-VQMS, are proposed as the practical solutions. We define the NPSNR(Networked Peak-to-peak Signal-to-Noise Ratio) modified by the well-known PSNR as a new objective quality metric, and several additional objective and subjective metrics based on it to obtain the statistics on timing, duration, occurrence, and amount of quality degradation. Simulation results show that the proposed method closely approximates the results from 2D video frames and gives good estimation of subjective quality(i.e.,MOS(mean opinion score)) performed by 10 test observers. We expect that the proposed scheme can play a role as a practical solution to monitor the video quality experienced by individual customers in a commercial IPTV service, and be implemented as a small and light agent program running on a resource-limited set-top box.
Voice activity detection (VAD) is generally conducted by extracting features from the acoustic signal and a decision rule. The performance of such VAD algorithms driven by the input acoustic signal highly depends on the acoustic noise. When video signals are available as well, the performance of VAD can be enhanced by using the visual information which is not affected by the acoustic noise. Previous visual VAD algorithms usually use single visual feature to detect the lip activity, such as active appearance models, optical flow or intensity variation. Based on the analysis of the weakness of each feature, we propose to combine intensity change measure and the optical flow in the mouth region, which can compensate for each other's weakness. In order to minimize the computational complexity, we develop simple measures that avoid statistical estimation or modeling. Specifically, the optical flow is the averaged motion vector of some grid regions and the intensity variation is detected by simple thresholding. To extract the mouth region, we propose a simple algorithm which first detects two eyes and uses the profile of intensity to detect the center of mouth. Experiments show that the proposed combination of two simple measures show higher detection rates for the given false positive rate than the methods that use a single feature.
Purpose To define an MRI scoring system for differentiating xanthogranulomatous cholecystitis (XGC) from wall-thickening type gallbladder cancer (GBC) and compare the diagnostic performance of the scoring system with the visual assessment of radiologists. Materials and Methods We retrospectively analyzed 23 and 35 patients who underwent abdominal MRI and were pathologically diagnosed with XGC and wall-thickening-type GBC after surgery, respectively. Three radiologists reviewed all MRI findings. We defined a scoring system using these MRI findings for differentiating XGC from wall-thickening type GBC and compared the area under the curve (AUC) of the scoring system with the visual assessment of radiologists. Results Nine MRI findings showed significant differences in differentiating the two diseases: diffuse gallbladder wall thickening (p < 0.001), mucosal uniformity (p = 0.002), intramural T2-high signal intensity (p < 0.001), mucosal retraction (p = 0.016), gallbladder stones (p < 0.001), T1-intermediate to high-signal intensity (p = 0.033), diffusion restriction (p = 0.005), enhancement pattern (p < 0.001), and phase of peak enhancement (p = 0.008). The MRI scoring system showed excellent diagnostic performance with an AUC of 0.972, which was significantly higher than the visual assessment of the reviewers. Conclusion The MRI scoring system showed better diagnostic performance than the visual assessment of radiologists to differentiate XGC from wall-thickening-type GBC.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.5
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pp.159-167
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2002
In this paper. we present a new method for monitoring of ECU's self diagnostic signals of vehicle without wire. In order to measure the ECU's self diagnostic signals, the interfaced circuit is designed to communicate ECU and designed terminal according to the IOS, SAE regulation of communication protocol standard. Micro-processor 80C196KC is used for communicating ECU's self diagnositc signals and the results are sent to the wireless terminal and PC monitoring system. Wireless terminal is also developed by 80C196KC, LCD, RF module, and keypad. The command from the keypad is sent to ECU through RF module and the result show on the Graphic LCD in real time. Software on PC is developed to monitor the ECU's self diagnostic signals using the Visual C++ complier in which RS232 port is programmed by half duplex method. The algorithms for measuring the ECU's self diagnostic signals are verified to monitor both ECU and portable terminal state. At the same time, the information to fix the vehicle's problem can be shown on the developed software. The possibility for remote measurement of ECU self diagnostic signal is verified through the developed systems and algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.233-236
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2013
As analog broadcast has replaced digital broadcast and HDTV broadcast has settled as a standard of broadcast system in Korea, most of broadcast in Korea send interlaced signal. For TV uses interlaced scan order, deinterlacing which converts interlaced signal into progressive signal has remain important. In this paper, efficient deinterlacing method considering continuity of edge direction is proposed. Deinterlacing along with the dege of an object is one of the main issue for better visual quality. Thus, an algorithm introduced in this paper consider not only the edge of object but continuity so that a better result is drawn forth. The result shows that the proposed algorithm excels comparing with conventional algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.11
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pp.1645-1654
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1993
Unlike a noise removal recursive temporal filter, this paper presents a temporal filter which improves visual quality and data compression efficiency. In general, for the temporal band-limitation, temporal aliasing should be considered. Since most of a video signal has temporally aliased components, it is desirable to consider them. From a signal processing point of view, it is impossible to realize the filtering not afeced by the aliasings. However, in this paper, efficient filtering with de-aliasing characteristics is proposed. Considering the location of a video signal, temporal filtering can be accomplished by the spatial filtering along the motion vector trajectory (Motion Adaptive Spatial Filter). This filtered result dose not include the aliasings. Besides the efficient band-limitation, temporal noise is also reduced. For the evaluation of the MASF, its realization and filtering characteristics will be discussed in ditail.
This study is concerned with a method which helps human to generate EMG signals accurately and consistently to make reliable design samples of function discriminator for prosthetic arm control. We intend to ensure a signal accuracy and consistency by training human as a signal generation source. For the purposes, we construct a human training system using a digital computer, which generates visual graphes to compare real target motion trajectory with the desired one, to observe EMG signals and their features. To evaluate the effect which affects a feature variance and a feature separability between motion classes by the human training system, we select 4 features such as integral absolute value, zero crossing counts, AR coefficients and LPC cepstrum coefficients. We perform a experiment four times during 2 months. The experimental results show that the hu- man training system is effective for accurate and consistent EMG signal generation and reduction of a feature variance, but is not correlated for a feature separability, The cepstrum coefficient is the most preferable among the used features for reduction of variance, class separability and robustness to a time varing property of EMG signals.
SOULA, Arbia;SAID, Salma BEN;KSANTINI, Riadh;LACHIRI, Zied
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.2129-2147
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2019
This paper introduces an adaptive face recognition method based on a Novel Incremental Kernel Nonparametric Discriminant Analysis (IKNDA) that is able to learn through time. More precisely, the IKNDA has the advantage of incrementally reducing data dimension, in a discriminative manner, as new samples are added asynchronously. Thus, it handles dynamic and large data in a better way. In order to perform face recognition effectively, we combine the Gabor features and the ordinal measures to extract the facial features that are coded across local parts, as visual primitives. The variegated ordinal measures are extraught from Gabor filtering responses. Then, the histogram of these primitives, across a variety of facial zones, is intermingled to procure a feature vector. This latter's dimension is slimmed down using PCA. Finally, the latter is treated as a facial vector input for the advanced IKNDA. A comparative evaluation of the IKNDA is performed for face recognition, besides, for other classification endeavors, in a decontextualized evaluation schemes. In such a scheme, we compare the IKNDA model to some relevant state-of-the-art incremental and batch discriminant models. Experimental results show that the IKNDA outperforms these discriminant models and is better tool to improve face recognition performance.
Retina transforms the external light into electrical signal that stimulates visual cortex of the brain. Electrical modeling of the retina is useful to understand its structure and action that is a prerequisite to implement the retina as a hardware device. This paper introduces a 2-D electrical network model of vertebrate's retina considering signal pathway of retinal cells and synapses. We implemented a simulator of the retina based on the electrical network model to analyze its operation under various circumstances. Compared to the prior studies, It might contribute designing of artificial retina device in terms of that this study specifically observed input and output reactions of each cell and synapse node under various light intensity on the retina.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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