This article discussed emotion and communication at the film editing theory. By editing as a form of communication, audiences response to the new facts of the story or the new shot as its details and then it uses their ability to induce. Lev Kuleshov, by the famous Mozhukin experiment, intended to show that montage draw spectator's inferences on emotion and association beyond content of the individual shots. The continuous editing technologies such as 180-degree rule, matching eye-view and behavior, 30-degree rule, and continuity of sound, light and color, enhance emotion. Point-of-view editing is the main device to maximize the film's emotion. Point-of-view editing serving the purpose of the film narration is a powerful means to practice and to persuade emotion communication.
Each year, significant amounts of Stereoscopic 3D(S3D) contents have been introduced. However, viewers who enjoy the contents readily experience a sense of fatigue on account of various factors. Consequently, many improvement studies have been conducted with the domain of disparity by, for example, simply controlling the disparity or optimizing the reaction speed of viewers' eyes to vergence. However, such studies are limited to the disparity domain and therefore are restricted to a limited number of applications. In this study, we attempted to transcend this limitation and analyzed how a reconstruction in color and brightness, as well as disparity and other important features, affects eyes in terms of vergence adaptation. As a result, we found that, the higher the color similarity is, the better it positively affects vergence adaptation during viewing. Based on this analysis, we propose in this paper a similar color extraction method between takes that are applicable to real-life situations. In an evaluation, the algorithm was applied to publicly available S3D contents and produced a converted color optimized image. The vergence adaptation time of this applied contents was significantly decreased. Also it was minimized through color reconstruction, thereby, being resulted in enhancing viewer concentration.
Identifying and searching for characters appearing in scenes during multimedia video editing is an arduous and time-consuming process. Applying artificial intelligence to labor-intensive media editing tasks can greatly reduce media production time, improving the creative process efficiency. In this paper, a method is proposed which combines existing artificial intelligence based techniques to automate character recognition and search tasks for video editing. Object detection, face detection, and pose estimation are used for character localization and face recognition and color space analysis are used to extract unique representation information.
이미 외국에서는 출력소(Sevice Bureau)가 잘 발달되어 있어 소규모의 투자로 인화지나 필름출력을 쉽게 얻을 수 있게 되어 있다. End User와 출력소간의 WAN이 활발히 운용되고 있으며 우리나라에서도 ELEX BBS가 개설됨으로서 Macintosh출력소와 End User간의 화일 전송이 가능하게 되어 또 한 걸음의의 진보를 보게 되었다. 마지막으로 한글화에 대한 문제를 언급하기 위해 DTP의 일반적 구성요소를 다음과 같이 놓고 보자. - Writing and editing - Text Scanning - Image Scanning - Image Processing - Painting and Drawing -Typography - Page Prepress -Color Prepress - Printing - Presentations - Workgroup Publishing 이중에서 System자체의 처리 능력으로 보면 Writing and Editing은 한글 문제가 거의 해결되었다고 볼 수 있고 Image 및 Color의 관계 처리는 실용화 단계에 있으며 Printing도 Postscript가 동양권을 위한 2byte postscript이 발표되어 이미 실용화 해서 쓰고 있다. 2byte용의 Postscript서체는 동양권에서도 우리나라에 가장 많이 서체가 개발되어 있다. 개발되어 있는 서체는 계속 다듬어지고 있으므로 곧 사용자는 질 좋고 다양한 서체를 사용할 수 있을 것이다.
A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.8
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pp.453-458
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2014
In this paper, we propose a stereo image composition method based on Poisson image editing. If we synthesize images without considering their depth values, it may lead to unwanted consequences. When we segment an image into its background and foreground regions using Grabcut, we take into account their geometric positions to mix color tones; thus, the image is composited more naturally. After synthesizing images, we apply a blurring operation around object boundaries; then, the foreground object and background are composited more seamlessly. In addition, we can adjust the distance of the object by setting arbitrary depth values and generating right color and depth images automatically. Experimental results show that the proposed stereo image composition method provides naturally synthesized stereo images. Improved portions were subjectively confirmed as well.
With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.3
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pp.384-390
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2020
The reverberation effect on the sound when producing movies or VR contents is a very important factor in the realism and liveliness. The reverberation time depending the space is recommended in a standard called RT60(Reverberation Time 60 dB). In this paper, we propose a scene recognition technique for automatic reverberation editing. To this end, we devised a classification model that independently trains color images and predicted depth images in the same model. Indoor scene classification is limited only by training color information because of the similarity of internal structure. Deep learning based depth information extraction technology is used to use spatial depth information. Based on RT60, 10 scene classes were constructed and model training and evaluation were conducted. Finally, the proposed SCR + DNet (Scene Classification for Reverb + Depth Net) classifier achieves higher performance than conventional CNN classifiers with 92.4% accuracy.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2000.07a
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pp.294-298
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2000
As the LED or LCD technology has been developed, if we use LED or LCD pannel, more wide color range coluld be obtained as CRT monitor. Specially, full color LED display is developed by high brightness blue LED. It can be applicable to display pannel with a long-life, wide visible angle and high brightness. A display pannel shows the images of CRT monitor performed by the main computer. Graphic application in the main computer is therefore more important in the market. Conventional 3D STUDIO, one of graphic softwares, has difficulties in manipulating and understanding the specific terminology so that one may need more time to learn it. We, therefore, developed graphic application which can recycle the conventional 3D images by creating or editing the image easily.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.363-369
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2021
High-definition road maps are used as the basic infrastructure for autonomous vehicles, so the latest road information must be quickly reflected. However, the current drawing and structural editing process of high-definition road maps are manually performed. In addition, it takes the longest time to generate road lanes, which are the main construction targets. In this study, the point cloud of the road lane markings, in which color types(white, blue, and yellow) were predicted through the PointNet model pre-trained in previous studies, were used as input data. Based on the point cloud, this study proposed a methodology for automatically drawing and structural editing of the layer of road lane markings. To verify the usability of the 3D vector data constructed through the proposed methodology, the accuracy was analyzed according to the quality inspection criteria of high-definition road maps. In the positional accuracy test of the vector data, the RMSE (Root Mean Square Error) for horizontal and vertical errors were within 0.1m to verify suitability. In the structural editing accuracy test of the vector data, the structural editing accuracy of the road lane markings type and kind were 88.235%, respectively, and the usability was verified. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently construct vector data of road lanes for high-definition road maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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