Recently, it has become an important problem to extract semantic objects from videos, which are useful for improving the performance of video compression and video retrieval. In this thesis, an automatic extraction method of moving objects of interest in video is suggested. We define that an moving object of interest should be relatively large in a frame image and should occur frequently in a scene. The moving object of interest should have different motion from camera motion. Moving object of interest are determined through spatial continuity by the AMOS method and moving histogram. Through experiments with diverse scenes, we found that the proposed method extracted almost all of the objects of interest selected by the user but its precision was 69% because of over-extraction.
Digital video camera can be a useful tool to capture images for use in colorimeter. However, the RGB signals generated by different digital video camera are not equal for the same scene. The digital video camera for use in colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. One method of deriving a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values is Polynomial modeling. In this paper, 3${\times}$3 linear matrix and 3${\times}$l1 polynomial matrix is used to investigate the characterization performance of the professional digital video camera. In experimental results, it is demonstrated that proposed 3${\times}$3 linear matrix has a reasonable degree of accuracy for use in colorimeter.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.110-114
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2015
This paper reports a novel object-detection technique in video sequences. The proposed algorithm consists of detection of objects in illuminated and occluded videos by using object features and a neural network technique. It consists of two functional modules: region-based object feature extraction and continuous detection of objects in video sequences with region features. This scheme is proposed as an enhancement of the Lowe's scale-invariant feature transform (SIFT) object detection method. This technique solved the high computation time problem of feature generation in the SIFT method. The improvement is achieved by region-based feature classification in the objects to be detected; optimal neural network-based feature reduction is presented in order to reduce the object region feature dataset with winner pixel estimation between the video frames of the video sequence. Simulation results show that the proposed scheme achieves better overall performance than other object detection techniques, and region-based feature detection is faster in comparison to other recent techniques.
최근 HD(High Definition)화질 및 UHD(Ultra High Definition)화질과 같은 고품질 방송 서비스가 등장하고, 무선 네트워크 기술의 발달로 스마트폰, 태블릿PC 등과 같은 다양한 휴대용 멀티미디어 기기들이 존재함에 따라, 소비자들은 다양한 환경에서 고해상도 영상을 고품질로 사용하기를 원하고 있다. 따라서 스케일러빌러티의 현실적 필요성이 점점 대두되고 있으며, 이에 따라 ISO/IEC의 MPEG(Moving Picture Experts Group)와 ITU-T의 VCEG(Video Coding Experts Group)이 공동으로 결성한 Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)에 의해 시간, 공간, 화질 등이 확장성을 제공하는 Scalable Video Coding(SVC)의 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌러티(Scalability)를 제공하기 위한 SHVC의 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존 단일 계층 부호화 방식(Single Video Coding)으로 서로 다른 해상도의영상을 Simulcast부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 부호화한 결과와 비교하여 SHVC의 보호화 효율에 대한 성능을 분석 하였다.
The video coding for very low bit rate has recently received considerable attention, but conventional block based transform coding schemes suffer from the blocking effect for the constraints of bit rates. In this paper, we present a video coding sysem suing multi-resolution motion estimation/compensation with variable size block(VMRME/C) and multi-resolution vector quantization(MRVQ) in wavelet transform domain for very low bit rate coding. It is shown that the presented scheme has better performance in the peak signal-to-nose ratio(RSNR) by 0.2-0.6 dB as well as subjective quality than that of conventional block based transform video coding techniques(especially, H. 263 which is DCT based video coding).
Security control using surveillance cameras is established when people observe all surveillance videos directly. However, this task is labor-intensive and it is difficult to detect all abnormal situations. In this paper, we propose a deep neural network model, called AT-Net, that automatically detects abnormal situations in the surveillance video, and introduces an automatic video surveillance system developed based on this network model. In particular, AT-Net alleviates the ambiguity of existing abnormal situation detection methods by mapping features representing relationships between people and objects in surveillance video to the new tensor structure based on sparse coding. Through experiments on actual surveillance videos, AT-Net achieved an F1-score of about 89%, and improved abnormal situation detection performance by more than 25% compared to existing methods.
대용량 비디오 데이터베이스들을 효율적으로 관리하기 위해 많은 비디오 색인 및 검색 알고리즘들이 제안되고 있다. 비디오 콘텐츠 관리 시스템에서 비디오 유사도 측정방법은 가장 중요한 기술적 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 비디오 유사도를 효율적으로 측정하기 위해 휘도특성 모델을 제안한다. 비디오 색인에 관한 대부분의 알고리즘들이 공통적으로 히스토그램, 윤곽선, 움직임 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도투시를 사용한 효율적인 유사도 측정법을 적용하였다. 비디오 시퀀스의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임 들을 이용한 비디오 유사도를 계산하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들을 비교하였다. 실험결과 제안한 휘도투시 모델이 적은 계산량으로 기존의 히스토그램 비교법을 사용한 알고리즘에 비해 현저히 향상된 정확도 및 성능을 보였다.
고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
Van, Quang-Dao;Wei, Anne;Geller, Benoit;Dupeyrat, Gerard
ETRI Journal
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제27권2호
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pp.219-222
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2005
A promising solution to protect wired Internet networks is to use the Secure Internet Protocol (IPSec); however, this has some drawbacks, particularly on the quality of service (QoS). This paper aims at evaluating the video traffic QoS in terms of end-to-end delay and packet loss rate. Based on some basic assumptions, our analysis shows that the performance with IPSec is rapidly inferior to the IPv4 performance. We thus suggest adding some QoS parameters into IPSec in order to achieve a compromise between QoS and security.
Le, Dinh Trang Dang;Nguyen, Thi My Kieu;Chang, Ik Joon;Kim, Jinsang
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권5호
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pp.605-614
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2016
We develop a novel SAD circuit for power-efficient H.264 encoding, namely a-SAD. Here, some highest-order MSB's are approximated to single MSB. Our theoretical estimations show that our proposed design simultaneously improves performance and power of SAD circuit, achieving good power efficiency. We decide that the optimal number of approximated MSB's is four under 8-bit YUV-420 format, the largest number not to affect video quality and compression-rate in our video experiments. In logic simulations, our a-SAD circuit shows at least 9.3% smaller critical-path delay compared to existing SAD circuits. We compare power dissipation under iso-throughput scenario, where our a-SAD circuit obtains at least 11.6% power saving compared to other designs. We perform same simulations under two- and three-stage pipelined architecture. Here, our a-SAD circuit delivers significant performance (by 13%) and power (by 17% and 15.8% for two and three stages respectively) improvements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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