Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.6
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pp.671-675
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2011
DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based matching criteria are evaluated and the proposed model can be effectively used for estimating the MSE noise.
As the broadcasting programs produced by VJ are increasing, every broadcasting company has doubts as to how their program evaluations derive the objective evaluation results and proposes their own tailored program evaluation methods considering the change of the production system. The proposed quality evaluation items represent a new model in terms of the perfectness of VJ broadcasting program production and are used as a way to revise the current evaluation methods of the broadcasting companies. To derive the items which help to find the problems of VJ broadcasting programs, 30 specialists, such as PDs, VJs, and professors, are chosen as a specialist group, and the first experiment is performed to select the evaluation items of VJ broadcasting programs. Based on the result of the degree of importance of the evaluation items, 9 VJ program evaluation items are made. Also, the second experiment is performed in order to verify the proposed evaluation criteria. As a result of the experiment, the reliability of the proposed evaluation method is .939, which is proved to be significant. The selection of the quality evaluation items considering only the VJ broadcasting programs turns out to be significant as a new quality evaluation criterion.
Nowadays, Internet users tend to do a variety of actions at the same time such as web browsing, social networking and multimedia consumption. While watching a video, once a user is interested in any product, the user has to do information searches to get to know more about the product. With a conventional approach, user has to search it separately with search engines like Bing or Google, which might be inconvenient and time-consuming. For this reason, a video annotation platform has been developed in order to provide users more convenient and more interactive ways with video content. In the future of smart TV environment, users can follow annotated information, for example, a link to a vendor to buy the product of interest. It is even better to enable users to search for information by directly discussing with friends. Users can effectively get useful and relevant information about the product from friends who share common interests or might have experienced it before, which is more reliable than the results from search engines. Social networking services provide an appropriate environment for people to share products so that they can show new things to their friends and to share their personal experiences on any specific product. Meanwhile, they can also absorb the most relevant information about the product that they are interested in by either comments or discussion amongst friends. However, within a very huge graph of friends, determining the most appropriate persons to ask for information about a specific product has still a limitation within the existing conventional approach. Once users want to share or discuss a product, they simply share it to all friends as new feeds. This means a newly posted article is blindly spread to all friends without considering their background interests or knowledge. In this way, the number of responses back will be huge. Users cannot easily absorb the relevant and useful responses from friends, since they are from various fields of interest and knowledge. In order to overcome this limitation, we propose a method to filter a user's friends for information search, which leverages semantic video annotation and social networking services. Our method filters and brings out who can give user useful information about a specific product. By examining the existing Facebook information regarding users and their social graph, we construct a user profile of product interest. With user's permission and authentication, user's particular activities are enriched with the domain-specific ontology such as GoodRelations and BestBuy Data sources. Besides, we assume that the object in the video is already annotated using Linked Data. Thus, the detail information of the product that user would like to ask for more information is retrieved via product URI. Our system calculates the similarities among them in order to identify the most suitable friends for seeking information about the mentioned product. The system filters a user's friends according to their score which tells the order of whom can highly likely give the user useful information about a specific product of interest. We have conducted an experiment with a group of respondents in order to verify and evaluate our system. First, the user profile accuracy evaluation is conducted to demonstrate how much our system constructed user profile of product interest represents user's interest correctly. Then, the evaluation on filtering method is made by inspecting the ranked results with human judgment. The results show that our method works effectively and efficiently in filtering. Our system fulfills user needs by supporting user to select appropriate friends for seeking useful information about a specific product that user is curious about. As a result, it helps to influence and convince user in purchase decisions.
A Critical issue in the performance of a video-on-demand system is the required I/O bandwidth of the Video server in order to satisfy clients requests, and it is the crucial resource that may cause delay increasingly. Several approaches such as batching and piggybacking are used to reduce the I/O demand on the video server through sharing. Bathing approach is to make single I/O request for storage server by grouping the requests for the same object. Piggybacking is th policy for altering display rates of requests in progress for the same object to merge their corresponding I/O streams into a single stream, and serve it as a group of merged requests. In this paper, we propose a reservation-based hybrid disk bandwidth reduction policy that dynamically reserves the I/O stream capacity of a video server for popular videos according to the loads of video server in order to schedule the requests for popular videos immediately. The performance of the proposed policy is evaluated through simulations, and is compared with that of bathing and piggybacking. As a result, we know that the reservation-based hybrid disk bandwidth reduction policy provides better probability of service, average waithing time and percentage of saving in frames than batching and piggybacking policy.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.1
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pp.152-164
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2015
A rapid development of semiconductors, sensors and mobile network technologies has enable that the embedded device includes high sensitivity sensors, wireless communication modules and a video processing module for vehicular environment, and many researchers have been actively studying the smart car technology combined on the high performance embedded devices. The vehicle is increased as the development of society, and the risk of accidents is increasing gradually. Thus, the advanced driver assistance system providing the vehicular status and the surrounding environment of the vehicle to the driver using various sensor data is actively studied. In this paper, we design and implement the smart vehicular camera device providing the V2X communication and gathering environment information. And we studied the method to create the metadata from a received video data and sensor data using video analysis algorithm. In addition, we invent S-ROI, D-ROI methods that set a region of interest in a video frame to improve calculation performance. We performed the performance evaluation for two ROI methods. As the result, we confirmed the video processing speed that S-ROI is 3.0 times and D-ROI is 4.8 times better than a full frame analysis.
A personal computer based color machine vision system with video camera and fluorescent lighting system was used to generate images of stationary tobacco leaves. Image processing algorithms were developed to extract both the geometric and the color features of tobacco leaves. Geometric features include area, perimeter, centroid, roundness and complex ratio. Color calibration scheme was developed to convert measured pixel values to the standard color unit using both statistics and artificial neural network algorithm. Improved back propagation algorithm showed less sum of square errors than multiple linear regression. Color features provide not only quality evaluation quantities but the accurate color measurement. Those quality features would be useful in grading tobacco automatically. This system would also be useful in measuring visual features of other agricultural products.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.170-176
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2003
The pantograph for Korean High Speed Train was developed and had been evaluating by through "G7- R&D for home grown high speed train technology". In this study, a relation in mechanical aspect between the train running speed and the current collecting performance of the pantograph is conducted.'for this study, a measuring system for current collecting performance and mechanical characteristics is developed and installed on the prototype Korean High Speed Train, and measurement is conducted while the train runs on the test track. The measuring system is composed of video monitoring system and telemetry & data processing unit. It monitors whether the hazard behavior in the pantograph is occurs or not, and measures acceleration and vertical contact force between the pan head and catenary. Through this study, evaluation of a mechanical vibration characteristics and trend of the pantograph and a interface performance of pantograph - catenary up to 200㎞/h train speed are facilitated.
Over the past several years, deep learning has been widely used for feature extraction in image and video for various applications such as object classification and facial recognition. This paper introduces an implantation of embedded Linux system for embossed digits recognition using CNN based deep learning methods. For this purpose, we implemented a coin recognition system based on deep learning with the Keras open source library on Raspberry PI. The performance evaluation has been made with the success rate of coin classification using the images captured with ultra-wide angle camera on Raspberry PI. The simulation result shows 98% of the success rate on average.
The ultimate purpose of eye movement is to maintain clear vision by ensuring that images of observed objects are focused on the fovea in the retina. Accurate evaluation of ocular movements, including nystagmus and saccadic intrusions, provides very useful information for determining the overall function and abnormality of the complex oculomotor system, from the peripheral vestibular system to the cerebrum. Eye movement tests are therefore essential for the accurate diagnosis of patients who complain of dizziness and imbalance. They help to predict lesion locations from the peripheral vestibular system to the central cerebral cortex and play an important role in differentiation from other diseases. The methodology of recording and interpreting ocular movements using video-oculography are described in this review article.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.11
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pp.93-100
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2005
In this paper, we implement the embedded speech recognition system to support various application services such as audio and video control using speech recognition interface on cars. The embedded speech recognition system is implemented and ported in a DSP board. Because MIC type and speech codecs affect the accuracy of speech recognition. And also, we optimize the simulation and test environment to effectively remove the real noises on a car. We applied a noise suppression and feature compensation algorithm to increase an accuracy of sppech recognition on a car. And we used a context dependent tied-mixture acoustic modeling. The performance evaluation showed high accuracy of proposed system in office environment and even real car environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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