In this paper, we capture learning while taking a video, play time and time line of the video frame in the form of areas that require re-learning in HTML5 mobile web store. When you select an image frame can display a list of the frame to take advantage of HTML5 Video tag up to 9 capture and save the playing time at the position. Implemented in a manner that runs Effects as compared to learning to run the entire frame capture learning and re-learning frame partial immersion learners matchumhyeong storytelling can be implemented. Interval Iterative Learning in a random order, so learners can level alignment by iterative learning on academic performance can have a positive effect.
In this paper, we propose a mobile watermarking based on the distortion analysis of display-capture image in a smart phone. We compose a random sequence by utilizing the property of frequency band in the wavelet domain. Then we calculate the CCS (Coefficients Comparative Sum) using the block wavelet coefficients of selected subbands after the wavelet transformation and the random sequence and repeatedly embed a watermark using an insertion threshold for the watermark robustness. For correcting a distortion caused by the display-capture process, we adopt a frame at the outside of watermarked image, then we can equate a watermark synchronization by detecting the frame. And we can improve frame detection ratio by using an iteratively adaptive threshold. A proposed scheme embedded information of 206 bits into standard digital images and it shows an average about 41.42 dB in PSNR. In watermark extract experiments, a proposed scheme accurately recognizes the frame more than 97% in total captured images. Also in BER (Bit Error Ratio) of captured images, it shows about 3.73%, then it was improved more than 70%, compared with the Pramila's method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.522-526
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2008
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
Motion capture devices have been utilized in producing several contents, such as movies and video games. However, since motion capture devices are expensive and inconvenient to use, motions segmented from captured data was recycled and synthesized to utilize it in another contents, but the motions were generally segmented by contents producers in manual. Therefore, automatic motion segmentation is recently getting a lot of attentions. Previous approaches are divided into on-line and off-line, where ow line approaches segment motions based on similarities between neighboring frames and off-line approaches segment motions by capturing the global characteristics in feature space. In this paper, we propose a graph-based high-level motion segmentation method. Since high-level motions consist of repeated frames within temporal distances, we consider similarities between neighboring frames as well as all similarities among all frames within the temporal distance. This is achieved by constructing a graph, where each vertex represents a frame and the edges between the frames are weighted by their similarity. Then, normalized cuts algorithm is used to partition the constructed graph into several sub-graphs by globally finding minimum cuts. In the experiments, the results using the proposed method showed better performance than PCA-based method in on-line and GMM-based method in off-line, as the proposed method globally segment motions from the graph constructed based similarities between neighboring frames as well as similarities among all frames within temporal distances.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.831-835
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2006
Motion capture means the recording of movement of objects such as human beings, animals, creatures, machines, etc in a form applicable to computer. Since the motion capture system can be introduced to the fields where realistic movement of human beings and animals, which cannot be attained with an existing key frame method is required, large scale is necessary or economical burden exists, it has a merit and possibility of new expression. For these reasons, this method is increasingly used in the field of digital entertainment such as movie, TV, advertisement, documentary, music video, etc centering around the game. However, in spite of such an advantage, problems such as too much advance preparation work in digital image expressions using motion capture, marker attachment, compensation of motion data, motion retargeting and lack of professional human resources, etc. are becoming a prominent figure. Accordingly, this study intends to suggest the way of more effective production of motion capture digital image through finding the problems and their draft possible solutions in the production process based on the image production examples using motion capture.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1916-1920
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2010
영상수위계는 카메라에 의해서 수위표를 촬영하여 촬영된 영상을 처리하여 수위값으로 변환하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비이다. 이 수위계는 기존 수위측정 장비인 부자식, 압력식, 기포식, 초음파식, 레이다식과는 달리 수위표를 촬영한 영상으로부터 수위를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 영상자료로부터 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 관측지점 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 영상수위계 시스템은 크게 메인제어기, 전원부, 서버부 및 카메라부로 구성되어 있다. 현재 운영되고 있는 시스템은 전원장치 리셋시 전 시스템을 리셋해야하고, 상전 단전시 전 시스템이 off된다. 그리고 별도의 통신모듈을 사용하여 장비간 통신이 이루어지고 있다. 또한 카메라부에는 렌즈와 팬/틸트를 제어하기 위한 별도의 장비가 포함되어 있고, 백색 LED 조명이 사용되어 야간에 수위인식주기마다 조명이 on/off 되고 있다. 위와 같은 전원장치의 운영으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 없다. 그리고 수위 오인식을 최소화하기 위해서는 연속적인 수위 인식이 필요하지만, 백색 LED조명과 1초에 2프레임을 캡쳐하는 비디오 캡쳐방식에 의해 시스템을 상시로 운영하는 것이 곤란하다. 현재 운영 중인 영상수위계를 안정적으로 운영할 수 있도록 장비별로 제어가 가능하도록 전원 제어장치를 개발하였고, 상전 단전시 최소 30분 정도 전원을 유지할 수 있도록 무정전전원장치(UPS)를 설치하였으며, 측정자료의 저장장치를 하드디스크 타입에서 Flash SSD 메모리 타입으로 교체하였다. 또한 영상수위계 시스템을 상시 운영할 수 있도록 백색 LED조명을 적외선 LED조명으로 교체하였고, 1초에 1회 수위를 인식하도록 수위인식주기와 1초에 25프레임 캡쳐할 수 있도록 비디오 캡쳐방식을 개선하였다. 위와 같은 시스템의 개선으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 있게 되어 시스템 고장에 의해 발생하는 수위 결측을 감소시킬 수 있고, 시스템의 상시 운영으로 수 위 오인식을 최소화시킬 수 있을 것으로 판단된다.
To provide high quality contents, game companies are introducing a new technology. One of the ways is the game character animation would utilize the motion capture. However, because of the economic burden, small businesses do not have a chance to take advantage of the motion capture. The purpose of this study is to derive benefit from cost and time saving by simplifying the existing production method based on a case of utilize to motion capture system. In addition this study has find ways to apply the key frame animation, so that is will be help to develop game contents.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.661-665
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2006
모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 컴퓨터 애니메이션 제작에 매우 광범위하게 사용되고 있다. 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 센서를 사용해서 대상체의 운동을 측정하여 운동 렌더링 파라미터를 추출한 후, 이 운동 파라미터를 컴퓨터에 옮겨서 그래픽 툴을 사용하여 애니메이션화 한다. 이러한 일련의 작업이 현재의 데스크 톱 컴퓨터에서는 문제없이 수행될 수 있지만, 모바일 임베디드 시스템에 그대로 적용되기에는 다소 무리가 있다. 왜냐하면, 모바일 임베디드 시스템의 경우, CPU의 계산 능력과 메모리의 크기가 매우 작기 때문에 이에 특화된 방법이 필요하게 된다. 이러한 취지에서 본 논문은 모바일 임베디드 시스템에서 메모리 사용 효율을 높이기 위해서, 추출된 운동 렌더링 파라미터의 데이터량을 줄여서 메모리에 저장하는 방안을 모색한다. 일반적으로 사용되는 영상 압축 기술은 복원 과정이 복잡해서 모바일 임베디드 시스템의 적은 계산력에 무리를 줄 수 있으므로, 가능한 복원 과정도 계산량이 적은 방안을 강구할 필요가 있다. 이와 같은 목적으로 본 논문에서는 추출된 운동 렌더링 파라미터의 프레임 별 변화를 시간 정합 함수로 모델링 하여, 정합 함수의 파라미터를 메모리에 저장하고, 정합 함수의 함수값 계산을 통해 운동 파라미터를 복원해 내는 쉽고 효율적인 방법을 제안한다. 그리고 본 정합 데이터 압축 방식을 사용하여 상용화된 모바일 임베디드 멀티미디어 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작을 시현한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.879-883
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2000
비디오 기반 사람의 모션 캡쳐에 관한 연구는 최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전분야에서 폭넓은 연구가 진행되어지고 있다. 본 논문은 비디오 기반으로 사람의 모션을 전체 프레임이 진행되는 동안 프레임 별로 디스플레이 한다. 첫 프레임에서 비디오 세그멘테이션 과정에서 샷을 검출하고 이를 이용하여 객체를 분류한다. 분류된 객체에서 사람의 영역을 추출한다. 추출된 영역은 다음 프레임의 위치를 예측하게 된다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.773-774
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2015
Motion capture tracks the movement of the actor and quickly transfers it as a motion data for animation purposes. The data from the motion capture can be easily controled and applied to animating characters to make realistic movement. But conventional motion capture system is very expensive and need spacious room for its own. Recently Kinect based motion capture is widely used for its simplicity and comparably low budget. However, the Kinect based motion capture data is often corrupted by jitter and unstable data. In this paper, we propose the novel post processing method to stabilize the unwanted jitter in the motion capture data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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