동영상 제작 기술 및 네트워크 기술의 발전 그리고, 다양한 미디어의 출현과 더불어 네티즌의 창의적이고, 능동적인 성향이 어우러지면서 동영상 User Created Contents(UCC) 시장이 커지고 있다. 이에 동영상 UCC 전문 업체들은 시장을 주도하기 위해 치열한 기술 경쟁을 벌이고 있으나, 높은 서비스 유지비용과 광고 수입 의존도의 한계를 넘지 못하면서 파산하는 업체들이 속출하고 있다. 위와 같은 상황에서 본 연구는 동영상 UCC 활성화를 저해하는 요인 및 개선 방안들을 설문하고 이를 해석하여 동영상 UCC 발전 방향 및 활성화 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 직접 동영상 UCC업체에 종사하는 사람들을 대상으로 설문 조사를 하였으며, 배포조사법을 이용하여 설문조사 표본 133명을 대상으로 빈도분석을 이용하여 실시하였다. 분석 결과 동영상 UCC를 활성화하기 위해서는 동영상 UCC를 이용하는 이용자, 기업, 국가가 하나가 되어 의식, 기술, 정책이 변화 될 수 있도록 더욱 더 노력해야 동영상 UCC는 활성화 될 수 있는 것으로 나타났다.
의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)
본 기술개발은 인터넷망을 통한 멀티미디어 컨텐츠(영상, 정지영상, 동영상, 오디오, 문서 등)의 유통에 따른 지적소유권, 저작권을 보호하기 위한 워터마킹 시스템 구축에 목적을 둔다. 개인용 컴퓨터의 보급 확대와 네트워크의 급속한 성장으로 인해 정지영상, 문서, 동영상, 음악 데이터 등의 멀티미디어보급이 급격히 증가하고 있다.(중략)
A depth image-based rendering (DIBR) technique is one of the rendering processes of virtual views with a color image and the corresponding depth map. The most important issue of DIBR is that the virtual view has no information at newly exposed areas, so called dis-occlusion. In this paper, we propose an intermediate view generation algorithm using the Kinect depth camera that utilizes the infrared structured light. After we capture a color image and its corresponding depth map, we pre-process the depth map. The pre-processed depth map is warped to the virtual viewpoint and filtered by median filtering to reduce the truncation error. Then, the color image is back-projected to the virtual viewpoint using the warped depth map. In order to fill out the remaining holes caused by dis-occlusion, we perform a background-based image in-painting operation. Finally, we obtain the synthesized image without any dis-occlusion. From experimental results, we have shown that the proposed algorithm generated very natural images in real-time.
Recently, deep learning-based denoising approaches have been actively studied. In particular, with the advances of blind denoising techniques, it become possible to train a deep learning-based denoising model only with noisy images in an image domain where it is impossible to obtain a clean image. We no longer require pairs of a clean image and a noisy image to obtain a restored clean image from the observation. However, it is difficult to recover the target using a deep learning-based denoising model trained by only noisy images if the distribution of the noisy image is far from the distribution of the clean image. To address this limitation, unpaired image denoising approaches have recently been studied that can learn the denoising model from unpaired data of the noisy image and the clean image. ISCL showed comparable performance close to that of supervised learning-based models based on pairs of clean and noisy images. In this study, we propose suitable normalization techniques for each purpose of architectures (e.g., generator, discriminator, and extractor) of ISCL. We demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art unpaired image denoising approaches including ISCL.
This paper introduces a video editing system for senior creator who is not familiar to video editing. Based on video analysis techniques, it provide various information and delete unwanted shot. The system detects shot boundaries based on RNN(Recurrent Neural Network), and it determines the deletion of video shots. The shots can be deleted using shot-level significance, which is computed by detecting focused area. It is possible to delete unfocused shots or motion-blurred shots using the significance. The system detects object and face, and extract the information of emotion, age, and gender from face image. Users can create video contents using the information. Decorating tools are also prepared, and in the tools, the preferred design, which is determined from user history, places in the front of the design element list. With the video editing system, senior creators can make their own video contents easily and quickly.
본 논문에서는 현재 산업체뿐 만 아니라, 개인 생활에 많은 영향을 미치고 있는 영상보안 산업의 기술 현황을 살펴보고, IP 환경으로 진화함에 따른 차세대 영상보안시스템이 가져야할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴보았다. 특히, 영상보안 기술의 발전 방향으로 예상되는 고해상도 네트워크 카메라, NVR, 그리고 차세대 영상보안을 선도할 스마트카메라 기술에 대해 분석하였다.
동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.
Park, Eun-Su;Choe, Hak-Nam;Kim, Jun-Cheol;Jeong, Eum-Han;Kim, Hak-Il
ICROS
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v.15
no.3
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pp.31-39
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2009
본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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