Detection of moving objects is a fundamental task in most of the computer vision applications, such as video surveillance, activity recognition and human motion analysis. This is a difficult task due to many challenges in realistic scenarios which include irregular motion in background, illumination changes, objects cast shadows, changes in scene geometry and noise, etc. In this paper, we propose an foreground extraction algorithm based on codebook, a database of information about background pixel obtained from input image sequence. Initially, we suppose a first frame as a background image and calculate difference between next input image and it to detect moving objects. The resulting difference image may contain noises as well as pure moving objects. Second, we investigate a codebook with color and brightness of a foreground pixel in the difference image. If it is matched, it is decided as a fault detected pixel and deleted from foreground. Finally, a background image is updated to process next input frame iteratively. Some pixels are estimated by input image if they are detected as background pixels. The others are duplicated from the previous background image. We apply out algorithm to PETS2009 data and compare the results with those of GMM and standard codebook algorithms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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제41권5호
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pp.117-124
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2004
Various multimedia systems have been developed and their application areas widely proliferate. Thus, the interoperability is getting important among various networks and devices. The video transcoding is a technology to solve this interoperability problem among various coding standards. Transcoding can be defined as the conversion of one compressed coded data to another. In this paper, MPEG-2 to MPEG-4 transcoder in the spatial domain is compared with that in the DCT domain. The transcoder is very useful when a video sequence that is originally encoded for digital TV, DVD or satellite broadcasting is served in mobile environment. In order to compare two transcoders, all modules except motion compensation and down sampling are implemented identically. In addition, both transcoders do not search for motion vector. Instead, the decoded information is reused to the encoder. The experimental results show that the transcoder in the spatial domain is usually better than that in the DCT domain with respect to PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), bitrate and execution time.
Scenario is a guiding principle of launch operation and control for rocket and ground support system. Therefore, developing a scenario is the first step to prepare for rocket launch, which is a critical task for success of KSR-III flight test. The launch scenario for KSR-III flight test is a procedural sequence of command and control signals to be given to rocket and ground support systems. In this paper, the UML object modeling method is applied to development of a launch scenario. First, the subsystems of the launch system are modeled by objects, and then the interfaces between each two subsystems are modeled by association links. The finally obtained object diagram of KSR-III launch system is used to analyzing flow of data and commands and control signals, and interactions. The scenario includes the sequences of pre-launch/launch operations and emergency operations.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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제14권7호
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pp.677-684
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2003
This paper addresses the subblock phase weighting(SPW) method to reduce the PAPR in OFDM system. This method divides the input block of OFDM signal into many subblocks and lower the peak power by weighting the phase of each subblocks properly. SPW method can be realized by only one IFFT. PAPR reduction performance is novelly examined when the adjacent, interleaved and random subblock partitioning schemes are used in the SPW system. The random subblock partition scheme has the most effective. More subblocks can effectively reduce the PAPR, but there is a problem that the processing time of iteration is increased. We propose a new weighting factor combination of the complementary sequence characteristic with threshold technique. OFDM data can be recovered by the inserted side information of weighting factor in the feed forward type. Also, BER performance of this SPW system is analyzed when error happens in the side information.
In this paper, we investigated the performances of the distributed video codec with adaptive Gray code to apply for frame-difference signal. That is, the best cases and the worst cases were analyzed and compared by considering the statistical characteristics of the frame difference signal in view of the Gray code allocation. Through computer simulations, if 9-bit data for frame difference signal is generated for luminance signal with 8-bit definition and so n-bit is allocated to the quantized coefficient, we were able to find the best method to reduce the virtual channel noise by adding $256+2^{9-n-1}$ to the frame difference signal. Through computer simulation with test video sequences, it was shown that the performance difference between the best cases and the worst cases is larger than about 1.5dB at same rate. It is expected that the results in this paper are applicable for the transform-domain scheme as well as the pixel-domain scheme.
Seo, Jin-Ho;Yoon, Won-Ju;Kim, Kwang-Soo;Lee, Soo-Jin;Chung, Eui-Seung
Aerospace Engineering and Technology
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제11권1호
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pp.135-144
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2012
The NARO is South Korea's first carrier launch vehicle, which made its flights from NARO Space Center on 25 August 2009 and 10 June 2010. LV PACS(Preparation Automated Control System) is a electrical ground support system to monitor and control the integrated launch vehicle during the launch preparation and operation in Launch Complex. As a subsystem of LV PACS, LV PACS-II was developed for launch preparation and operation of the NARO upper stage, and all the functions and requirements were verified successfully through NARO flight tests. In this paper the core technology and characteristics applied to LV PACS-II are described.
Volumetric image system has many applications recently in education, 3D movie, medical images but these applications have several problems that need to be overcome. Volumetric display may process a amount of visual data and design the high efficient vision system for realtime display. In case of stereo system for volumetric display motion vectors, disparity vectors from the stereoscopic sequences and residual images with the reference images has been transmitted, and the stereoscopic sequences have been reconstructed at the receiver for volumetric display. So central issue for the design of efficient volumetric image system lies in selecting an appropriate stereo matching and robust vision system. In this paper, we proposed high efficient vision system, which design vision stage with rotating and moving horizontally, and match the successive stereo image efficiently. In experimental results with volumetric image system, the proposed method represents high efficiency with minimizing error and low computational load for volumetric display.
In this paper, we propose an enhancement shot change detection method using the neural net and the robust feature selection out of multiple features. The previous shot change detection methods usually used single feature and fixed threshold between consecutive frames. However, contents such as color, shape, background, and texture change simultaneously at shot change points in a video sequence. Therefore, in this paper, we detect the shot changes effectively using robust features, which are supplementary each other, rather than using single feature. In this paper, we use the typical CART (classification and regression tree) of data mining method to select the robust features, and the backpropagation neural net to determine the threshold of the each selected features. And to evaluation the performance of the robust feature selection, we compare the proposed method to the PCA(principal component analysis) method of the typical feature selection. According to the experimental result. it was revealed that the performance of our method had better that than the PCA method.
In this paper, "Q-Bone", a 3rd generation blockchain platform with enhanced security and flexibility, was developed. As a 3rd generation blockchain platform, it exploits BP (block producer) to increase processing speed. It has many advantages as follows. It improves both security and speed by mixing RSA (Rivest-Shamir-Adleman) and AES (advanced encryption standard). It improves flexibility by exploiting gateway to convert between apps and blockchain with different programming language. It increases processing speed by combining whole transactions into one block and distribute it when too many transactions occur. It improves search speed by inserting sequence hash into transaction data. It was implemented and applied to pet communication service and academy-instructor-student matching service, and it was verified to work correctly and effectively. Its processing speed is 3,357 transactions/second, which shows excellent performance.
Kim, Yang-hoon;Hwang, Yong-keun;Kang, Tae-gwan;Jung, Kyo-min
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제41권5호
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pp.592-601
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2016
The recurrent neural network (RNN) is a deep learning model which is suitable to sequential or length-variable data. The Long Short-Term Memory (LSTM) mitigates the vanishing gradient problem of RNNs so that LSTM can maintain the long-term dependency among the constituents of the given input sequence. In this paper, we propose a LSTM based language model which can predict following words of a given incomplete sentence to generate a complete sentence. To evaluate our method, we trained our model using multiple Korean corpora then generated the incomplete part of Korean sentences. The result shows that our language model was able to generate the fluent Korean sentences. We also show that the word based model generated better sentences compared to the other settings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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