We present a quantitative evaluation of an algorithm for model-based face recognition. The algorithm actively learns how individual faces vary through video sequences, providing on-line suppression of confounding factors such as expression, lighting and pose. By actively decoupling sources of image variation, the algorithm provides a framework in which identity evidence can be integrated over a sequence. We demonstrate that face recognition can be considerably improved by the analysis of video sequences. The method presented is widely applicable in many multi-class interpretation problems.
In this paper, we suggest a new video coding method using hierarchical block mode structure extension. It is based on the conventional H.264 block modes but adds hierarchically extended block modes to cover large resolution sequences. It is shown by experimental results that the proposed method can achieve a higher coding gain for HD sequences.
Park, Jae-Gark;Kim, Munchurl;Lee, Myoung-Ho;Ahn, Chei-Teuk
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.171-176
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1998
This paper resents a spatio-temporal video segmentation method. The algorithm segments each frame of video sequences captured by a static or moving camera into moving objects (foreground) and background using a statistical hypothesis test. In the proposed method, three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images, which results in a T-test. This hypothesis test yields change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background). Moreover, an effective method for extracting object mask form change detection mask is proposed.
We propose a frame loss concealment algorithm for multi-view video sequences based on correspondence matching, which can hide the effects of frame losses efficiently. To achieve high PSNR performances, we employ a block error concealment scheme to refine the concealed results. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm effectively protects the quality of reconstructed videos against transmission errors.
본 논문에서는 칼라 동영상에서 물체 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 이동방향을 추적하는 시스템을 제안한다. 비디오 동영상에서 포착된 물체의 영역을 color invariance 의 분석을 통해 추출하고, 추출된 영역에서 radial homogeneity 정도를 영역의 특징값을 추출하여 대응되는 물체 영역을 추적함으로써 물체의 제적을 확인한다.
비디오 데이터들의 효율적 색인과 검색을 위해서는 비디오 시퀀스의 유사도 측정방법이 매우 중요한 요소이다. 본 논문은 비디오 시퀀스에 대한 효율적인 유사도 측정을 위해 휘도 성분 투사법을 제안한다. 기존의 알고리즘들이 히스토그램, 윤곽선, 움직임등과 같은 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도 성분을 투사하는 방법을 사용하여 비디오 유사도 특성을 효율적으로 나타낼 수 있다. 비디오 데이터의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임들을 이용하여 비디오 시퀀스의 유사도를 구하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들의 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안한 휘도투시법을 사용한 비디오 색인 기법이 유사도 특성에서 기존의 특성을 사용한 방법에 비해 확연한 정확도 및 성능 차이를 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.193-198
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2009
The H.264/ AVC video coding standard supports the intra prediction with various block sizes for luma component and a 8x8 block size for chroma components. This new feature of H.264/AVC offers a considerably higher improvement in coding efficiency compared to previous compression standards. In order to achieve this, H.264/AVC uses the Rate-distortion optimization (RDO) technique to select the best intra prediction mode for each block size, and it brings about the drastic increase of the computation complexity of H.264 encoder. In this paper, a fast block size decision algorithm is proposed to reduce the computation complexity of the intra prediction in H.264/AVC. The proposed algorithm computes the smoothness based on AC and DC coefficient energy for macroblocks and compares with the nonparametric criteria which is determined by considering information on neighbor blocks already reconstructed, so that deciding the best probable block size for the intra prediction. Also, the use of non-parametric criteria makes the performance of intra-coding not be dependent on types of video sequences. The experimental results show that the proposed algorithm is able to reduce up to 30% of the whole encoding time with a negligible loss in PSNR and bitrates and provides the stable performance regardless types of video sequences.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
최근 애플의 아이폰과 구글의 안드로이드폰 출시로 스마트 폰에 대한 관심이 증가하고 있다. 일반 PC 어플리케이션과 마찬가지로 스마트 폰에서도 멀티미디어 컨텐츠의 활용은 중요할 것이다. 여기서 멀티미디어 컨텐츠란 대표적으로 이미지와 동영상을 말한다. 이미지와 동영상 컨텐츠를 위해 사용되는 대표적인 코덱으로 JPEG과 MPEG 그리고 최근에 동영상 코덱으로 각광 받고 있는 H.264가 있다. 본 논문에서는 JPEG와 H.264로 압축된 raw sequences를 사용한다. 본 논문은 Iphone의 LCD상에 소켓으로부터 들어오는 Jpeg과 H.264 raw sequences를 어떻게 효율적으로 디코딩 및 출력해 줄 것인지에 대해서 제시한다. 그리고 이를 실제 구현을 통해서 시뮬레이션한 결과를 보여준다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1508-1511
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2007
This paper introduces a new texture prediction for MVC( Multi-view Video Coding) which is currently being developed as an extension of the ITU-T Recommendation H.264 | ISO/IEC International Standard ISO/IEC 14496-10 AVC (Advanced Video Coding) [1]. The MVC's prcimary target is 3D video compression for 3D display system, thus, key technology compared to 2D video compression is reducing inter-view correlation. It is noticed, however, that the current JMVM [2] does not effectively eliminate inter-view correlation so that there is still a room to improve coding efficiency. The proposed method utilizes similarity of interview residual signal and can provide an additional coding gain. It is claimed that up to 0.2dB PSNR gain with 1.4% bit-rate saving is obtained for three multi-view test sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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