Many playback methods of MPEG-1 video were developed and are have beendeveloped now. But nomal playback method demands great time. In this paper we designed and implemented the scene transition playback method of the MPEG-1 video data. The previous studies of scene transition playback have used to the DC or edge information after decoding process of picture. In this paper, scene transition is detected by macroblock information from MPEG-1 compressed area, then decodes and playbacks the only scene transition picture. This MPEG-1 video player was implemented by decoding control. So it is possible to add special playback method to MPEG-1 video player. As the result, which is proposed in this paper the scene transition method can minimize to decoding calculation and decrease to playback time of the MPEG-1 video data.
Recently, the generation of panoramic images and high quality mosaic images from video sequences has been attempted by a variety of investigations. Among a matter of investigation, in this paper, left and right stereo mosaic image generation utilizing airborne-video sequence images is focused upon. The stereo mosaic image is generated by creating left and right mosaic image which is generated by front and rear slit having different viewing angle in consecutive video frame images. The generation of stereo mosaic image proposed in this paper consists of several processes: camera parameter estimation for each video frame image, rectification, slicing, motion parallax elimination and image mosaicking. However it is necessary to check the feasibility on generating stereo mosaic image as explained processes. Therefore, in this paper, we performed the feasibility test on generating stereo mosaic image using video frame images. In doing so, anaglyphic image for stereo mosaic images is generated and tested for feasibility check.
Lee, Jae Seung;Lee, Seung Heon;Jang, Jin Woo;Kim, Hyun Bin;Nam, Ga Young;Lee, Suk Ho
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권3호
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pp.71-76
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2019
In this paper, we propose a simple one-click marketing solution for mobile devices which can advertise a product which is embedded in a mobile video while watching the video on a smartphone. If a specific product of interest appears in the video to the user, one can simply click on the product in the video and a pop-up window with information about the product is proposed. The implementation of the system is expected to enable users to gain real-time information about the product while watching the video without having to search for the product again after watching the movie, and thereby facilitating more mobile commerce. We use a two-fold system to prevent the failure of tracking which often occurs on a single online tracking system, so that the user cannot always get the commercial product information.
딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.
In this paper, an online video summarization algorithm based on multiple object detection is proposed. As crime has been on the rise due to the recent rapid urbanization, the people's appetite for safety has been growing and the installation of surveillance cameras such as a closed-circuit television(CCTV) has been increasing in many cities. However, it takes a lot of time and labor to retrieve and analyze a huge amount of video data from numerous CCTVs. As a result, there is an increasing demand for intelligent video recognition systems that can automatically detect and summarize various events occurring on CCTVs. Video summarization is a method of generating synopsis video of a long time original video so that users can watch it in a short time. The proposed video summarization method can be divided into two stages. The object extraction step detects a specific object in the video and extracts a specific object desired by the user. The video summary step creates a final synopsis video based on the objects extracted in the previous object extraction step. While the existed methods do not consider the interaction between objects from the original video when generating the synopsis video, in the proposed method, new object clustering algorithm can effectively maintain interaction between objects in original video in synopsis video. This paper also proposed an online optimization method that can efficiently summarize the large number of objects appearing in long-time videos. Finally, Experimental results show that the performance of the proposed method is superior to that of the existing video synopsis algorithm.
비디오 스트리밍 수신기의 재생 버퍼에 있는 패킷량은 네트워크 상태에 따라 변화되며 지연 및 지터의 영향으로 인해 포화 및 고갈 현상이 일어날 수 있다. 특히, 유입되는 비디오 트래픽의 양이 재생 버퍼의 최대 양을 넘으면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생된다. 버퍼 오버플로우는 화질의 열화를 발생시키고 스킵(skip) 현상으로 인해 재생의 불연속성을 발생시킨다. 또한 네트워크 혼잡으로 인하여 패킷의 유입이 늦어지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow) 문제에 의한 버퍼링에 의해 영상의 멈춤 현상이 일어날 수 있다. 상기 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 토큰버킷(Token Bucket)의 주요 파라미터인 토큰 발생률 파라메타와 버킷의 최대 용량 파라미터를 각각의 비디오 패킷들의 패턴에 따라서 자동적으로 설정하는 토큰버킷 기법을 장착한 비디오 스트리밍 수신기를 제안한다. NS-2(Network Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 시뮬레이션 결과는 제안하는 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 기존의 수동설정 기법보다 3개의 시험 비디오 시퀀스들에 대해 오버플로우/언더플로우 횟수와 패킷 손실 비율 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수한 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.
지능형 영상감시 환경은 CCTV 등에서 실시간으로 수집한 영상데이터의 분석을 통해 영상 객체에 대한 다양한 정보를 추출하고 이를 기반으로 자동화된 처리를 가능하게 하는 기술이다. 그러나 지능형 영상감시 환경에서는 프라이버시 노출 문제가 발생할 수 있어 이에 안전한 대책이 필수적이다. 특히, 영상 메타데이터에는 빅데이터 기반으로 분석된 다양한 개인정보가 포함될 수 있어 높은 위험성을 안고 있으나, 효율성의 문제로 영상메타에 암호화 방식을 적용하는 것은 적절하지 않다. 본 논문에서는 영상메타를 안전하게 보호할 수 있는 COP-변환 기법을 제안한다. 제안한 방식은 메타 변환을 통하여 원본 메타정보를 복원할 수 없도록 하며, 변환된 데이터에 직접적으로 질의를 가능하게 하므로 영상 메타데이터 처리과정에서의 안전성과 효율성을 크게 높인다는 장점이 있다.
비디오 정보는 전자 도서관이나 WWW 및 주문형 비디오 (VOD) 시스템과 같은 다양한 응용분야에서 중요한 요소로 부각되고 있다. 비디오 정보는 특성상 계층적으로 구조화된 문서 형태를 가지기 때문에 본 논문에서는 이를 “구조화된 비디오 문서”라 부른다. 본 논문에서는 구조화된 비디오 문서를 데이터베이스에 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 데이터 모델과 질의어 및 색인 기법을 제안한다. 구조화된 비디오 문서는 논리적인 계층 구조 특성을 지니기 때문에, 본 논문에서는 객체 지향 데이터 모델을 이용하여 비디오 문서를 복합 객체로 모델링하고, 이를 저장하기 위한 객체 타입들을 정의한다. 또한 본 논문에서는 비디오 데이터의 캡션이나 주석을 기반으로 한 내용 기반 검색과 비디오 문서의 논리적 구조를 기반으로 한 구조 기반 검색을 제공하며, 비디오 문서의 시공간 관계 연산을 이용한 검색도 지원한다. 그리고, 구조화된 비디오 문서의 효율적인 질의와 색인 공간의 오버헤드를 줄이기 위해 최적화된 역 색인 기법을 제시한다.
Today, the media environment has changed dramatically with the development of Internet transmission technology, computer performance, and various media production technologies. In particular, video content is widely used every day through mobile device or computer connected to the Internet. In addition, the ability to produce video content today is more important than ever, as the use of video content is also increasing in the area of information delivery and communication over the Internet. In this study, it was developed a liberal education curriculum in universities for the production of video content. The developed curriculum was composed of a combination of an online curriculum for theory and an offline curriculum for practicum. In the online curriculum, a 54 DOOR contents were developed to allow students to learn the theoretical knowledge and basic making techniques related to the production of video content. In an offline 15-week practicum curriculum, it covered the practical training contents of video content production that should be acquired every week. This developed liberal education curriculum aims to give non-major students in universities the opportunity to learn the technology of producing video content and to foster the ability to communicate in the media environment by using the video content produced.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권3호
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pp.592-606
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2011
Currently, the development of multimedia communication has progressed so rapidly that the video program service has become a requirement for ordinary customers. The quality of experience (QoE) for the visual signal is of the fundamental importance for numerous image and video processing applications, where the goal of video quality assessment (VQA) is to automatically measure the quality of the visual signal in agreement with the human judgment of the video quality. Considering the codec effect to the video quality, in this paper an efficient non-reference (NR) VQA algorithm is proposed which estimates the video quality (VQ) only by utilizing the distorted video signal at the destination. The VQA feature vectors (FVs) which have high relationships with the subjective quality of the distorted video are investigated, and a hybrid NR VQA (HNRVQA) function is established by considering the multiple FVs. The simulation results, testing on the SDTV programming provided by VCEG Phase I, show that the proposed algorithm can represent the VQ accurately, and it can be used to replace the subjective VQA to measure the quality of the video signal automatically at the destinations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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