인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.
도로 동영상의 차량 추적 시스템은 영상 내 추적 구간을 확장하는 일이 중요하다. 본 논문에서는 추적 구간을 넓히기 위하여 모자익 기법을 제안하였다. 동영상 모자익의 가장 어려운 문제는 프레임마다 동일한 대응점을 알아내는 데 있다. 본 논문에서는 미리 예측된 영역에서의 컬러 상관관계를 이용하여 흔들린 대응점을 탐지하고 또한 가려진 부분이나 돌발 상황에 대해서는 투영 변환만으로도 최적 근사 대응점을 찾아낼 수 있는 탐색 방법을 제안하여 실제 도로 동영상에서 실험 하였다.
테니스 경기 영상에서 테니스 코트 영역과 선수의 위치를 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다. 공의 움직임을 찾기 위해서는 코트와 선수의 위치를 파악해야 하므로 이진화 영상과 형태론적 해석을 통하여 테니스 코트 영역과 선수 영역을 인식하도록 한다. 선수의 위치가 확인되면 공의 움직임이 예측되는 장소를 찾아 공이 지나가는 정보가 제공될 경우 공의 위치를 인식하고 칼만 필터를 이용하여 공의 움직임을 추정하고 공의 위치를 추적한다. 공의 움직임 정보를 이용하여 고속 이동에 의한 이미지의 손실을 개선하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.
In optical disc system, 4-wire actuator has undesired tilt which degenerates the performance of RF signal. This tilt occurs from moment around the axis parallel to the tangential direction of the disk. The main reason of the moment is the coupling effect between focus driving system and tracking driving system. This paper constructed tilt mechanism and analyzed tilt quantity due to the moment based on structural analysis and magnetic field analysis. And the experiment about tilt was executed. The results were compared and discussed about the difference. Then, the design method for reducing tilt angle was suggested.
영상내의 문자정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공하기 때문에 이를 이용한 멀티미디어 데이터의 색인기법이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 칼라동영상에서 실시간으로 문자를 추출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 연결성분(connected component)방법을 이용한 문자추출 모듈과 SSD(a Sum Of Squared Difference)를 이용한 문자추적모듈로 구성되어져 있다. 실제 TV영상에 대하여 제안된 방법을 테스트 해본 결과 빠른 문자추출과 추적시간을 가졌다.
차후 새로운 기술과 선박, 함정 장비를 연결 운용해 나가야 함으로 현재 사용되고 있는 선박의 항해 장비와 연동은 필수적이다. 주간/야간 카메라와 안정화 짐블 구조 그리고 user interface와 육상원격 조정시스템을 개발 해야 전세계 시장 경쟁력이 있다. 특히, 외국의 경쟁사의 경우는 장비 장비 개발 판매로 인해 경쟁력이 떨어지므로 기존의 선박용 항해 통신 장비 개발 납품의 노화후를 가지고 전체 시스템에 Integration 하는 부분도 개발을 같이 진행하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.49-55
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2022
Hair styling has a significant influence on human social perception. An increasing number of people are learning hair styling and obtaining hair designer licenses. However, it takes a considerable amount of money and time to learn professional hairstyle and beauty techniques for hair styling. Since COVID-19, there has been a growing need for offline and video lectures due to the decline in onsite training opportunities. This study provides a field practice environment in which real hair beauty is performed in a virtual space. Further, the hairstyle that is most similar to the user's hair taken with a webcam or mobile phone is determined through an image matching system using the speeded up robust features (SURF) method. The matching hairstyle was created into a three-dimensional (3D) hair model. The created 3D hair model uses a head-mounted display (HMD) and a controller that enables finger tracking through mapping to reproduce the haircutting scissors' motion while providing a feeling of real hair beauty.
This study explores the potential of utilizing video-based data analysis and machine learning techniques to estimate the number of occupants within a building. The research methodology involves developing a sophisticated counting system capable of detecting and tracking individuals' entry and exit patterns. The proposed method demonstrates promising results in various scenarios; however, it also identifies the need for improvements in camera performance and external environmental conditions, such as lighting. The study emphasizes the significance of incorporating machine learning in architectural and urban planning applications, offering valuable insights for the field. In conclusion, the research calls for further investigation to address the limitations and enhance the system's accuracy, ultimately contributing to the development of a more robust and reliable solution for building occupancy estimation.
동영상의 다중 물체 인식 및 추적은 의료영상이나 무인 주행 시스템 등의 응용분야에서 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 스포츠 동영상의 다중 물체를 인식 및 추적하기 위해 칼만필터 알고리즘을 사용한다. 칼만필터 알고리즘을 이용한 물체의 이동 궤적 관리를 통해 표적 겹침 현상에 대한 추적 실패를 극복하도록 하였다. 표적 겹침이 일어나는 동영상을 입력 영상으로 이용하여 제안한 실시간 시뮬레이터의 추적 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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