• 제목/요약/키워드: TEMPORAL

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시간축 서브밴드 해석을 이용한 적응적 움직임 추정에 관한 연구 (An adaptive motion estimation based on the temporal subband analysis)

  • 임중곤;정재호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.1361-1369
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    • 1996
  • Motion estimation is one of the key components for high quality video coding. In this paper, a new motion estimation scheme for MPEG-like video coder is suggested. The proposed temporally adaptive motion estimation scheme consists of five functional blocks: Temporal subband analysis (TSBA), extraction of temporal information, scene change detection (SCD), picture type replacement (PTR), and temporally adapted block matching algorithm (TABMA). Here all the functional components are based on the temporal subband analysis. In this papre, we applied the analysis part of subband decompostion to the temporal axis of moving picture sequence, newly defined the temporal activity distribution (TAD) and average TAD, and proposed the temporally adapted block matching algorithm, the scene change detection algorithm and picture type replacement algorithm which employed the results of the temporal subband analysis. A new block matching algorithm TABMA is capable of controlling the block matching area. According to the temporal activity distribution of objects, it allocates the search areas nonuniformly. The proposed SCD and PTR can prevent unavailable motion prediction for abrupt scene changes. Computer simulation results show that the proposed motion estimation scheme improve the quality of reconstructed sequence and reduces the number of block matching trials to 40% of the numbers of trials in conventional methods. The TSBA based scene change detection algorithm can detect the abruptly changed scenes in the intentionally combined sequence of this experiment without additional computations.

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확장된 시간 구간 모델을 이용한 SMIL2.0 문서의 시간관계 검증 (Verification of Temporal Relations on SMIL 2.0 Document using an Extended Temporal Interval Model)

  • 김경덕
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.828-836
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    • 2008
  • 본 논문에서는 다양한 상호작용을 지원하는 SMIL 2.0 멀티미디어 문서를 확장된 시간 구간 모델에 기반하여 문서의 시간 관계를 검증하는 방법을 제안한다. SMIL 2.0 문서는 기존 SMIL 문서 보다 비동기적인 시간관계의 기술방법을 추가되어 객체간 다양한 상호작용 관계를 제공하지만, 이러한 상호작용 관계에 의한 시간 관계에서 모순이 발생할 가능성이 높다. 그러므로 제안한 검증 방법은 SMIL 2.0 문서를 기존 시간 구간 모델을 확장하여 상호작용 관계를 함수적 관계로 표현하고 객체간 상호작용 관계와 시간 구간을 이용하여 SMIL 문서를 검증한다. 제안한 검증 방법의 적용 예로는 다자간 상호작용 콘텐츠, 온라인 교육 등이다.

Discovering Temporal Work Transference Networks from Workflow Execution Logs

  • Pham, Dinh-Lam;Ahn, Hyun;Kim, Kwanghoon Pio
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.101-108
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    • 2019
  • Workflow management systems (WfMSs) automate and manage workflows, which are implementations of organizational processes operated in process-centric organizations. In this paper, wepropose an algorithm to discover temporal work transference networks from workflow execution logs. The temporal work transference network is a special type of enterprise social networks that consists of workflow performers, and relationships among them that are formed by work transferences between performers who are responsible in performing precedent and succeeding activities in a workflow process. In terms of analysis, the temporal work transference network is an analytical property that has significant value to be analyzed to discover organizational knowledge for human resource management and related decision-making steps for process-centric organizations. Also, the beginning point of implementinga human-centered workflow intelligence framework dealing with work transference networks is to develop an algorithm for discovering temporal work transference cases on workflow execution logs. To this end, we first formalize a concept of temporal work transference network, and next, we present a discovery algorithm which is for the construction of temporal work transference network from workflow execution logs. Then, as a verification of the proposed algorithm, we apply the algorithm to an XES-formatted log dataset that was released by the process mining research group and finally summarize the discovery result.

시간지리학 응용을 위한 시공간데이터베이스 기반의 GIS 컴퓨팅 연구 (Geocomputation with Spatio-Temporal Database for Time Geography Application)

  • 박기호;이양원;안재성
    • Spatial Information Research
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    • 제13권3호
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    • pp.221-237
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    • 2005
  • 이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 객체관계형 시공간데이터베이스를 구현하고, 이를 통해 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 질의 및 시각화를 수행하는 GIS 컴퓨팅을 연구한다. 이러한 GIS 컴퓨팅환경은 (i) 시공간데이터베이스의 자료원이 되는 개인통행자료를 수집하는 모바일 애플리케이션, (ii) 시간지리학 모형을 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스 서버, (iii) 시공간데이터베이스와 연동하여 시간지리학 모형에 대한 질의와 시각화를 수행하는 3D 클라이언트로 구성된다. 시공간 개인통행자료는 GPS-PDA 클라이언트를 통해 일정시간 간격으로 자동 수집되고, 시공간자료관리 미들웨어의 중개를 거쳐 좌표변환 및 DB전송이 이루어진다. 일반 DBMS를 확장하여 구현한 시공간데이터베이스는 시간지리학 응용을 위한 시공간 객체 및 시공간함수를 포함하며, 이를 이용하여 시공간 SQL을 구성할 수 있다. 질의 및 시각화 클라이언트는 시공간경로, 시공간프리즘, 시공간접근성에 대한 SQL 질의 결과를 X-Y 공간축과 T 시간축으로 이루어진 시공간입방체를 통해 표현한다. 이 논문에서는 시간지리학 모형을 위한 모바일 GIS와 DBMS의 연동 가능성을 확인하였으며, 시공간객체와 시공간함수를 포함하는 객체관계형 시공간데이터베이스의 구현을 통해 대용량 자료처리를 위한 데이터베이스 기반의 시간지리학 데이터베이스 모델을 수립하였다.

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How predictive are temporal lobe changes of underlying TDP-43 pathology in the ALS-FTD continuum?

  • Bueno, Ana Paula Arantes;Bertoux, Maxime;de Souza, Leonardo Cruz;Hornberger, Michael
    • Annals of Clinical Neurophysiology
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    • 제19권2호
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    • pp.101-112
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    • 2017
  • Detection of underling proteinopathies is becoming increasingly important across neurodegenerative conditions due to upcoming disease intervention trials. In this review, we explored how temporal lobe changes in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD) can potentially predict underlying TDP-43 pathology subtypes in FTD. To date, emphasis has been given to frontal lobe changes in the study of the cognitive and behavioural impairments in both syndromes but an increasing number of pathological, imaging and neuropsychological studies suggest how temporal lobe changes could critically affect the cognition and behaviour of these conditions. In this current article, we reviewed pathological, imaging as well as clinical/neuropsychological findings of temporal involvement in the ALS-FTD continuum, how they relate to temporal lobe changes and the underlying TDP-43 pathology in FTD. Findings across studies show that TDP-43 pathology occurs and coincides in many structures in ALS and FTD, but especially in the temporal lobes. In particular, anterior and medial temporal lobes atrophy is consistently found in ALS and FTD. In addition, memory and language impairment as well as emotional and Theory of Mind processing deficits that are characteristics of the two diseases are highly correlated to temporal lobe dysfunction. We conclude by showing that temporal lobe changes due to TDP-43 type B might be particular predictive of TDP-43 type B pathology in behavioural variant FTD, which clearly needs to be investigated further in the future.

Anomalous Event Detection in Traffic Video Based on Sequential Temporal Patterns of Spatial Interval Events

  • Ashok Kumar, P.M.;Vaidehi, V.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권1호
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    • pp.169-189
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    • 2015
  • Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

Detection of Lung Nodule on Temporal Subtraction Images Based on Artificial Neural Network

  • Tokisa, Takumi;Miyake, Noriaki;Maeda, Shinya;Kim, Hyoung-Seop;Tan, Joo Kooi;Ishikawa, Seiji;Murakami, Seiichi;Aoki, Takatoshi
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제12권2호
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    • pp.137-142
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    • 2012
  • The temporal subtraction technique as one of computer aided diagnosis has been introduced in medical fields to enhance the interval changes such as formation of new lesions and changes in existing abnormalities on deference image. With the temporal subtraction technique radiologists can easily detect lung nodules on visual screening. Until now, two-dimensional temporal subtraction imaging technique has been introduced for the clinical test. We have developed new temporal subtraction method to remove the subtraction artifacts which is caused by mis-registration on temporal subtraction images of lungs on MDCT images. In this paper, we propose a new computer aided diagnosis scheme for automatic enhancing the lung nodules from the temporal subtraction of thoracic MDCT images. At first, the candidates regions included nodules are detected by the multiple threshold technique in terms of the pixel value on the temporal subtraction images. Then, a rule-base method and artificial neural networks is utilized to remove the false positives of nodule candidates which is obtained temporal subtraction images. We have applied our detection of lung nodules to 30 thoracic MDCT image sets including lung nodules. With the detection method, satisfactory experimental results are obtained. Some experimental results are shown with discussion.

식생 모니터링을 위한 다중 위성영상의 시공간 융합 모델 비교 (Comparison of Spatio-temporal Fusion Models of Multiple Satellite Images for Vegetation Monitoring)

  • 김예슬;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_3호
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    • pp.1209-1219
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    • 2019
  • 지속적인 식생 모니터링을 위해서는 다중 위성자료의 시간 및 공간해상도의 상호 보완적 특성을 융합한 높은 시공간해상도에서의 식생지수 생성이 필요하다. 이 연구에서는 식생 모니터링에서 다중 위성자료의 시공간 융합 모델에 따른 시계열 변화 정보의 예측 정확도를 정성적, 정량적으로 분석하였다. 융합 모델로는 식생 모니터링 연구에 많이 적용되었던 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM)과 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(ESTARFM)을 비교하였다. 예측 정확도의 정량적 평가를 위해 시간해상도가 높은 MODIS 자료를 이용해 모의자료를 생성하고, 이를 입력자료로 사용하였다. 실험 결과, ESTARFM에서 시계열 변화 정보에 대한 예측 정확성이 STARFM보다 높은 것으로 나타났다. 그러나 예측시기와 다중 위성자료의 동시 획득시기의 차이가 커질수록 STARFM과 ESTARFM 모두 예측 정확성이 저하되었다. 이러한 결과는 예측 정확성을 향상시키기 위해서는 예측시기와 가까운 시기의 다중 위성자료를 이용해야 함을 의미한다. 광학영상의 제한적 이용을 고려한다면, 식생 모니터링을 위해 이 연구의 제안점을 반영한 개선된 시공간 융합 모델 개발이 필요하다.

모바일 환경을 위한 GML 기반 시공간 질의 처리 시스템 (Spatio-Temporal Query Processing System based on GML for The Mobile Environment)

  • 김정준;신인수;원승호;이기영;한기준
    • Spatial Information Research
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    • 제20권3호
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    • pp.95-106
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    • 2012
  • 최근 무선 액세스 망의 범위가 증가하고 발전함에 따라 다양한 분야에서 u-GIS 서비스가 지원되고 있으며, 특히 모바일 환경에서의 u-GIS 서비스를 위해 시공간 데이터가 널리 활용되고 있다. 그러나 모바일 환경에서 활용되는 시공간 데이터에 대한 표준이 없으므로 서로 다른 시공간 데이터를 사용하는 모바일 u-GIS 서비스 간의 상호운용성을 위한 효율적인 시공간 데이터 처리 기술이 필요하다. 또한 모바일 장치의 저용량과 낮은 성능을 고려한 시공간 데이터의 수집, 저장, 관리 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 데이터의 효율적인 관리를 위해 GML 기반의 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. GML 기반 시공간 질의 처리 시스템은 GML 문서의 특성인 상호운용성을 유지하고 저장 효율성을 높이기 위해 GML 스키마와 저장 테이블을 매핑하는 구조형 저장 방식과 Fast Infoset 기법을 이용한 바이너리 XML 저장 방식을 제공한다. 그리고 저장된 GML 문서의 시공간 데이터에 대한 신속한 질의 처리를 위하여 시공간 연산자를 제공한다. 마지막으로 본 논문에서 개발한 시스템을 가상 시나리오에 적용하여 본 시스템이 u-GIS 서비스를 위한 시스템으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

시간적 행동 탐지 기술 동향 (Trends in Temporal Action Detection in Untrimmed Videos)

  • 문진영;김형일;박종열
    • 전자통신동향분석
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    • 제35권3호
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    • pp.20-33
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    • 2020
  • Temporal action detection (TAD) in untrimmed videos is an important but a challenging problem in the field of computer vision and has gathered increasing interest recently. Although most studies on action in videos have addressed action recognition in trimmed videos, TAD methods are required to understand real-world untrimmed videos, including mostly background and some meaningful action instances belonging to multiple action classes. TAD is mainly composed of temporal action localization that generates temporal action proposals, such as single action and action recognition, which classifies action proposals into action classes. However, the task of generating temporal action proposals with accurate temporal boundaries is challenging in TAD. In this paper, we discuss TAD technologies that are considered high performance in terms of representative TAD studies based on deep learning. Further, we investigate evaluation methodologies for TAD, such as benchmark datasets and performance measures, and subsequently compare the performance of the discussed TAD models.