Recently, user-created video shows high increasing in production and consumption. Among these, videos records an identical subject in limited space with multi-view are coming out. Occurring main reason of this kind of video is popularization of portable camera and mobile web environment. Multi-view has studied in visually representation technique fields for point of view. Definition of multi-view has been expanded and applied to various contents authoring lately. To make user-created videos into multi-view contents can be a kind of suggestion as a user experience for new form of video consumption. In this paper, we show the possibility to make user-created videos into multi-view video content through analyzing multi-view video contents even there exist attribute differentiations. To understanding definition and attribution of multi-view classified and analyzed existing multi-view contents. To solve time axis arranging problem occurred in multi-view processing proposed audio matching method. Audio matching method organize feature extracting and comparing. To extract features is proposed MFCC that is most universally used. Comparing is proposed n by n. We proposed multi-view video contents that can consume arranged user-created video by user selection.
With Unity creating footage is possible by using 3D motion, 2D motion, particular, and sound. Even post-production video editing is possible by combining the footage. In particular, Cinemachine, a suite of camera tools for Unity, that greatly affects screen layout and the flow of video images, can implement most of the functions of a physical camera. Visual aesthetics can be achieved through it. However, as it is a part of a game engine. Thus, the understanding of the game engine should come first. Also doubts may arise as to how similar it is to a physical camera. Accordingly, the purpose of this study is to examine the advantages and cautions of virtual cameras in Cinemachine, and explore the potential for development by implementing storytelling directly.
In this paper, we propose a robust estimation of camera parameters from image sequence for high quality video composition. We first establish correspondence of feature points between consecutive image fields. After the establishment, we formulate a nonlinear least-square data fitting problem. When the image sequence contains moving objects, and/or when the correspondence establishment is not successful for some feature points, we get bad observations, outliers. They should be properly eliminated for a good estimation. Thus, we propose an iterative algorithm for rejecting the outliers and fitting the camera parameters alternatively. We show the validity of the proposed method using computer generated data sets and real image sequeces.
This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, pixel-to-meter conversion factors are calculated from camera geometry. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.1m/s. The proposed method also showed a promising result for the real video.
For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.
Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.
파노라마 이미지는 현재 흔하게 사용되는 기술 중 하나이다. 하지만, 아직까지 파노라마 비디오 제작은 기술적 어려움이 존재한다. 360도 카메라와 같은 특수 카메라가 없을 경우, 파노라마 비디오 제작은 더욱 어려워진다. 파노라마 비디오를 제작하기 위해서는 여러 지점에서 촬영한 다수의 동영상의 시간축을 동기화할 필요가 있다. 하지만 카메라 내부 시계를 통한 시간축 동기화 기법은 내부 하드웨어 차이로 인해 오차가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 정보 또는 소리 정보를 이용한 다수 비디오 간 시간축 동기화 연구가 진행되었다. 하지만 영상 정보를 이용하는 경우 정확도와 프로세싱 시간에 문제가 있으며 소리 정보를 이용하는 경우 노이즈에 민감하거나 멜로디가 없으면 동기화가 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 소리 파형을 이용한 다수 비디오 간 시간축 동기화 기법을 제안한다. 영상 정보 기반 시간축 동기화 기법보다 높은 동기화 정확도를 보여주며 시간적 효율성을 보여준다.
This paper describes the grenade counting system developed for DPICM submunition analysis using the infrared video streams, and its some video stream processing technique. The video stream data processing procedure consists of four sequences; Analog infrared video stream recording, video stream capture, video stream pre-processing, and video stream analysis including the grenade counting. Some applications of this algorithms to real bursting test has shown the possibility of automation for submunition counting.
2008년 Full HD 동영상 촬영이 가능한 Canon EOS 5D Mark II가 출시된 이래, 영상 제작 현장에서 DSLR 카메라의 활용이 매우 증가하고 있다. 본 논문에서는 5D Mark II 카메라가 지니고 있는 동영상 기능의 장단점을 분석하고, 오늘날 영화 제작 현장에서 가장 널리 사용되고 있는 RED 카메라와 비교해 볼 것이다. 이를 통하여 영화 제작 현장에서의 DSLR 카메라의 활용성에 대해서 살펴보도록 하겠다. DSLR 카메라는 면적이 큰 이미지 센서를 사용하여 화질이 뛰어나고, 좋은 품질의 다양한 렌즈를 활용할 수 있다는 장점을 지니고 있으며, 기존의 HD 카메라들과 비교하면 아주 작아진 크기와 가벼운 무게를 지니고 있다. 물론 동영상 촬영 시의 음향 녹음 문제나 다양한 부가 장비의 개발과 같은 더욱 개선되어야 할 부분이 남아있기는 하지만 DLSR 카메라가 지닌 뛰어난 활용성은 영화 제작의 새로운 가능성을 제시하고 있다.
네트워크 카메라 영상을 저장하는 DVR(Digital Video Recorder) 디자인 개발 연구 사례이다. 지금까지의 영상저장장치(DVR)는 아날로그 영상을 디지털 방식으로 변환 압축하여 저장하는 방식이었지만 앞으로는 네트워크 카메라를 통해 디지털 영상을 그대로 저장하는 방식으로 발전해 가고 있다. 또한 영상압축방식도 기존방식에서 고화질영상압축효율, 데이터크기 최소화, 네트워크와의 호환성, 제품의 처리속도 등을 고려한 제품들이 개발추세에 있다. 이에 따라 2012년에는 전 세계 네트워크 카메라와 영상처리장치의 판매 비율이 기존의 아날로그 방식의 제품군들을 크게 추월할 것으로 예상되며 이러한 기술 환경과 시장의 요구 변화에 있어서 기능구현, 신뢰성확보 등과 같이 품질 중심의 제품개발과 DVR의 개발 컨셉은 대형화되고 선명한 화질과 압축 기술의 향상으로 인하여 현재와는 다른 새로운 디자인을 요구하고 있으며, 제조사들은 사용자 중심의 제품디자인에 새로운 컨셉 방향으로 연구 개발하는 추세에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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