To manipulate large video contents, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm that extracts key frames using color histograms and matches the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with real sequence show that the proposed video sequence matching algorithm using edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
본 논문에서는 2D 동영상을 스테레오스코픽(Stereoscopic) 동영상으로 변환하는 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 운동정보를 이용하여 스테레오스코픽 영상을 생성한다. 그러나 얻어진 운동 정보는 신뢰도가 낮을 수가 있고, 이것은 스테레오스코픽 영상 생성 단계에서 오류 발생의 원인이 된다. 상기 문제점의 해결 방안으로 운동 벡터 정보의 신뢰도가 높고 추정된 운동 유형이 정확한 키 프레임(Key Frame)을 활용하는 스테레오스코픽 변환 방법을 제안한다. 또한 각 운동 유형에 따른 스테레오스코픽 변환 방법을 소개한다. 제안한 스테레오스코픽 변환 방법의 성능 검증을 위해 다양한 실험 영상에 적용하고 키 프레임의 운동유형의 정확도를 측정하였다. 실험에서는 평균 90%이상의 키 프레임과 그 운동 유형을 정확히 찾는 성능을 얻었다.
This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
Residual deformation is a crucial index that should be paid special attention in the performance-based seismic analyses of reinforced concrete (RC) structures. Owing to their superior re-centering capacity under earthquake excitations, the post-tensioned self-centering (PTSC) RC frames have been proposed and developed for engineering application during the past few decades. This paper presents a comprehensive assessment on the seismic fragility of a PTSC frame by simultaneously considering maximum and residual deformations. Bivariate limit states are defined according to the pushover analyses for maximum deformations and empirical judgments for residual deformations. Incremental Dynamic Analyses (IDA) are conducted to derive the probability of exceeding predefined limit states at specific ground motion intensities. Seismic performance of the PTSC frame is compared with that of a conventional monolithic RC frame. The results show that, taking a synthetical consideration of maximum and residual deformations, the PTSC frame surpasses the monolithic frame in resisting most damage states, but is more vulnerable to ground motions with large intensities.
We proposed the concept of nominal rigidity of a long-span V-shaped rigid frame composite arch bridge, analyzed the effects of structural parameters on nominal rigidity, and derived a theoretical nominal rigidity equation. In addition, we discussed the selection of the arch-to-beam rigidity ratio and its effect on the distribution of internal forces, and analyzed the influence of the ratio on the internal forces. We determined the delimitation value between rigid arch-flexible beam and flexible arch-rigid beam. We summarized the nominal rigidity and arch to beam rigidity ratios of existing bridges. The results show that (1) rigid arch-flexible beam and flexible arch-rigid beam can be defined by the arch-to-beam rigidity ratio; (2) nominal rigidities have no obvious differences among the continuous rigid frame composite arch bridge, V-shaped rigid frame bridge, and arch bridge, which shows that nominal rigidity can reflect the global stiffness of a structure.
The base force element method (BFEM) is a new finite element method. In this paper, a degenerated 4-mid-node plane element from concave polygonal element of BFEM was proposed. The performance of this quadrilateral element with 4 mid-edge nodes in the BFEM on complementary energy principle is studied. Four examples of linear elastic analysis for plane frame structure are presented. The influence of aspect ratio of the element is analyzed. The feasibility of the 4 mid-edge node element model of BFEM on complementary energy principles researched for plane frame problems. The results using the BFEM are compared with corresponding analytical solutions and those obtained from the standard displacement finite element method. It is revealed that the BFEM has better performance compared to the displacement model in the case of large aspect ratio.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
Key frame extraction is an important method of summarizing a long video. This paper propose a technique to automatically extract several key frames representative of its content from video. We use the color layout descriptor to select key frames from video. For selection of key frames, we calculate similarity of color layout features extracted from video, and extract key frames using similarity. An important aspect of our algorithm is that does not assume a fixed number of key frames per video; instead, it selects the number of appropriate key frames of summarizing a long video Experimental results show that our method using color layout descriptor can successfully select several key frames from a video, and we confirmed that the processing speed for extracting key frames from video is considerably fast.
Due to the popularity of mobile phones, Peer-to-Peer (P2P) content sharing in mobile phones is highly desirable, especially in a mobile data connection. In addition, there has been an increasing demand for content sharing applications for P2P communication in Android-based smartphones as ubiquitous mobile devices. However, due to wireless network limits, unstable characteristic and restricted storage space, mobile users confront challenges in establishing connections and sharing video frames with other users. To solve this issue, we propose an architectural design and implementation of key frame sharing application that uses Chord, a distributed lookup protocol to establish a content sharing platform for mobile devices, combined with the Chord SDK based on Android. Our proposed system enables users easily to share key information on video data in real-time over a wireless network without manual processing of devices which join or leave the group and cost associated with the 3G/4G network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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