In this paper, we are proposing a hierarchical segmentation method that first segments the video data into units of shots by detecting cut and dissolve, and then decides types of camera operations or object movements in each shot. In our previous work[1], each picture group is divided into one of the three detailed categories, Shot(in case of scene change), Move(in case of camera operation or object movement) and Static(in case of almost no change between images), by analysing DC(Direct Current) component of I(Intra) frame. In this process, we have designed two-stage hierarchical neural network with inputs of various multiple features combined. Then, the system detects the accurate shot position, types of camera operations or object movements by searching P(Predicted), B(Bi-directional) frames of the current picture group selectively and hierarchically. Also, the statistical distributions of macro block types in P or B frames are used for the accurate detection of cut position, and another neural network with inputs of macro block types and motion vectors method can reduce the processing time by using only DC coefficients of I frames without decoding and by searching P, B frames selectively and hierarchically. The proposed method classified the picture groups in the accuracy of 93.9-100.0% and the cuts in the accuracy of 96.1-100.0% with three different together is used to detect dissolve, types of camera operations and object movements. The proposed types of video data. Also, it classified the types of camera movements or object movements in the accuracy of 90.13% and 89.28% with two different types of video data.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.2
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pp.148-154
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2014
Photoelasticity is a useful technique for obtaining the differences and directions of principal stresses in a model. In conventional photoelasticity, the photoelastic parameters are measured manually point by point. Identifying and measuring photoelastic data is time-consuming and requires skill. The fringe phase shifting method was recently developed and has been found to be convenient for measuring and analyzing fringe data in photo-mechanics. This paper presents an experimental study on the stress distribution along a horizontal line that passes the central point of a rhombus plate made of Photoflex (i.e., type of urethane rubber). The isoclinic fringe and/or principal stress direction is constant on this horizontal line, so a four-bucket phase shifting method can be applied. The method requires four photoelastic fringes that are obtained from a circular polariscope by rotating the analyzer at $0^{\circ}C$, $45^{\circ}C$, $90^{\circ}C$ and $135^{\circ}C$. Experimental measurements using the method were quantitatively compared with the results from FEM analysis; the results from the two methods showed comparable agreement.
Kim, Hoi-Jun;Lee, Sang-Hun;Han, Hyun Ho;Kim, Jin-Soo
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.12
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pp.39-47
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2020
In this paper, we proposed a deep learning-based detection method using Saliency Attention to detect salient objects in images. The salient object detection separates the object where the human eye is focused from the background, and determines the highly relevant part of the image. It is usefully used in various fields such as object tracking, detection, and recognition. Existing deep learning-based methods are mostly Autoencoder structures, and many feature losses occur in encoders that compress and extract features and decoders that decompress and extend the extracted features. These losses cause the salient object area to be lost or detect the background as an object. In the proposed method, Saliency Attention is proposed to reduce the feature loss and suppress the background region in the Autoencoder structure. The influence of the feature values was determined using the ELU activation function, and Attention was performed on the feature values in the normalized negative and positive regions, respectively. Through this Attention method, the background area was suppressed and the projected object area was emphasized. Experimental results showed improved detection results compared to existing deep learning methods.
Gang Young-Mo;Park Joo-Hyoun;Bang Hyung-Gin;Nang Jong-Ho;Kim Hyung-Chul
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.33
no.9
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pp.574-584
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2006
Recently, ISO/IEC 23000 (also known as 'MPEG-A') has proposed a new file format called 'MAF(Multimedia Application File Format)[1]' which provides a capability of integrating/storing the widely-used compression standards for audio and video and the metadata in MPEG-7 form into a single file format. However, it is still very hard to verify the usefulness of MPEG-A in the real applications because there is still no real system that fully implements this standard. In this thesis, a design and implementation of a multimedia retrieval system based on MPEG-A standard on PC and mobile device is presented. Furthermore, an extension of MPEG-A for describing the metadata for video is also proposed. It is selected and defined as a subset of MPEG-7 MDS[4] and TV-anytime[5] for video that is useful and manageable in the mobile environments. In order to design the multimedia retrieval system based on MPEG-A, we define the system requirements in terms of portability, extensibility, compatibility, adaptability, efficiency. Based on these requirements, we design the system which composed of 3 layers: Application Layer, Middleware Layer, Platform Layer. The proposed system consists of two sub-parts, client-part and server-part. The client-part consists of MAF authoring tool, MAP player tool and MAF searching tool which allow users to create, play and search the MAF files, respectively. The server-part is composed of modules to store and manage the MAF files and metadata extracted from MAF files. We show the usefulness of the proposed system by implementing the client system both on MS-Windows platform on desk-top computer and WIPI platform on mobile phone, and validate whether it to satisfy all the system requirements. The proposed system can be used to verify the specification in the MPEG-A, and to proves the usefulness of MPEG-A in the real application.
Ground anchor method is one of the most popular reinforcing technology for slope in Korea. For the health monitoring of slope which is reinforced by permanent anchor for a long period, monitoring of the tension force of ground anchor is very important. However, since electromechanical sensors such as strain gauge and V/W type load cell are also subject to long-term risk as well as suffering from noise during long distance transmission and immunity to electromagnetic interference (EMI), optical FBG sensors embedded tendon was developed to measure strain of 7-wire strand by embedding FBG sensor into the center king cable of 7-wire strand. This FBG sensors embedded tendon has been successfully applied to measuring the short-term anchor force. But to adopt this tendon to long-term monitoring, temperature compensation of the FBG sensors embedded tendon should be done. In this paper, we described how to compensate the effect in compliance with the change of underground temperature during long-term tension force monitoring of ground anchors by using optical fiber sensors (FBG: Fiber Bragg Grating). The model test was carried out to determine the temperature sensitivity coefficient (${\beta}^{\prime}$) of FBG sensors embedded tendon. The determined temperature sensitivity coefficient ${\beta}^{\prime}=2.0{\times}10^{-5}/^{\circ}C$ was verified by comparing the ground temperatures predicted from the proposed sensor using ${\beta}^{\prime}$ with ground temperatures measured from ground thermometer. Finally, temperature compensations were carried out based on ${\beta}^{\prime}$ value and ground temperature measurement from KMA for the tension force monitoring results of tension type and compression type anchors, which had been installed more than 1 year before at the test site. Temperature compensated tension forces are compared with those measured from conventional load cell during the same measuring time. Test results show that determined temperature sensitivity coefficient (${\beta}^{\prime}$) of FBG sensors embedded tendon is valid and proposed temperature compensation method is also appropriate from the fact that the temperature compensated tension forces are not dependent on the change of ground temperature and are consistent with the tension forces measured from the conventional load cell.
H.264| MPEG-4 AVC is a new video codingstandard defined by JVT (Joint Video Team) which consists of ITU-T and ISO/IEC. Many techniques are adopted fur the compression efficiency: Especially, an intra prediction in an inter frame is one example but it leads to excessive amount of encoding time due to the decision of a candidate mode and a RDcost calculation. For this reason, a fast determination of the best intra prediction mode is the main issue for saving the encoding time. In this paper, by using the result of statistical relation between intra $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predictions, the number of candidate modes for $4{\times}4$ intra prediction is reduced. Firstly, utilizing motion vector obtained after inter prediction, prediction of a block mode for each macroblock is made. If an intra prediction is needed, the correlation table between $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predicted modes is created using the probability during each I frame-coding process. Secondly, using this result, the candidate modes for a $4{\times}4$ intra prediction that reaches a predefined specific probability value are only considered in the same GOP For the experiments, JM11.0, the reference software of H.264|MPEG-4 AVC is used and the experimental results show that the encoding time could be reduced by 51.24% in maximum with negligible amounts of PSNR drop and bitrate increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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