In this paper, comparative and analysis of multimedia author tools for to proper compatible multimedia author tools on multimedia author tools function and usage, and which breach of contract each author tools specific property prepare to forecast future multimedia expansion trend on information technology expansion. Multimedia essential element is hardware(storage, digital video, CD), software, sound, hypertext and hypermedia etc. Analysis criteria of multimedia author tools is programming environment, which are card, script, icon, time method.
The IMAPRO sotfware package was mainly focused to provide an algorithm which is capable of displaying various color composite images on IBM PC, VGA(Video Graphic Array) card with no special hardware. It displays the false color images using a low-cost eight-bit place refresh buffer. This produces similar quality to the one obtained from image board with three eight-bit plane. Also, it provides user friendly menu driven method for the user who are not familier with technical knowladge of image processing. It may prove useful for universities, institute and private company where expensive hardware is not available.
MPEG 형식의 비디오 데이타의 사용이 점차 늘어남에 따라, 이런 데이타를 자유롭게 편집할 수 있는 편집기의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 MPEG 데이타는 연속된 프레임들의 차이만을 저장하는 방법을 사용하기 때문에 두 개의 MPEG 데이타를 전환 효과를 주어서 편집을 하기 위해서는 압축을 해제한 후 효과를 주고 다시 압축하여야 하는 문제점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 MPEG 형식으로 압축된 두 비디오 데이타에 대하여 부분적으로 압축을 해제한 상태에서 여러 종류의 장면 전환 효과(페이드 인 및 페이드 아웃, 디절브)를 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 MPEG형식 비디오 데이타의 I와 P프레임에 대하여서는 압축을 부분적으로 해제하는 전환 효과를 주는 기존의 방법을 응용하여 적용하였으며, B 프레임의 경우에는 참조 프레임에 대한 움직임 벡터를 기초로 구해진 움직임 보상 근사값을 이용하여 DCT 영역에서 장면 전환 효과를 주는 방법을 새로이 제안하였다. 이런 압축 영역에서의 장면 변화 적용 방법을 사용함으로써 압축을 해제하여 효과를 주는 것 보다 전환되는 프레임들의 화질을 유지하면서 3-4배 정도 빠르게 편집할 수 있다. 이러한 방법을 MPEG 비디오 편집기 시스템에 적용하게 된다면, 소프트웨어만을 이용한 저가의 데스크 탑 환경에서도 효율적인 비디오 편집 작업이 가능하게 될 것이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.345-349
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2013
This paper proposes a simplified generalized residual prediction (GRP) that reduces the computational complexity of spatial scalability in scalable high efficiency video coding (SHVC). GRP is a coding tool to improve the inter prediction by adding a residual signal to the inter predictor. The residual signal was created by carrying out motion compensation (MC) of both the enhancement layer (EL) and up-sampled reference layer (RL) with the motion vector (MV) of the EL. In the MC process, interpolation of the EL and the up-sampled RL are required when the MV of the EL has sub-pel accuracy. Because the up-sampled RL has few high frequency components, interpolation of the up-sampled RL does not give significantly new information. Therefore, the proposed method reduces the computational complexity of the GRP by skipping the interpolation of the up-sampled RL. The experiment on SHVC software (SHM-2.0) showed that the proposed method reduces the decoding time by 10 % compared to conventional GRP. The BD-rate loss of the proposed method was as low as 1.0% on the top of SHM-2.0.
본 논문에서는 UDP에서의 동적 흐름 제어기법을 제안하며, 기존의 동적 흐름제어에서 많이 사용되는 측정 요소인 패킷 손실과 왕복시간의 특성에 대해 분석한 후 새로운 측정요소인 RSTT를 제안한다. 제안된 RSTT를 사용한 알고리즘은 전송률을 조절하는데 있어서 현재 측정된 네트워크 상태와 과거의 상태를 고려함으로써 보다 정확한 네트워크 상태측정을 할 수 있었다. 비교실험을 위하여 전송량과 네트워크의 상태를 출력하고 네트워크의 흐름패턴에 대한 상세 정보를 보여주는 네트워크 상태측정 프로그램을 구현하였다. 이를 이용한 성능실험을 통해 제안된 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 낮은 패킷 손실률로 네트워크 상태에 더욱 빠르게 적응함을 보여준다.
최근 컴퓨터 기술의 발전과 함께 임베디드 기기 또한 다양한 기능을 갖추기 시작했다. 본 연구에서는 최근 활발하게 진행되고 있는 영상센서를 사용한 임베디드 기기 등 자원이 적은 기기에서 효율적인 얼굴 추적 방식을 제안한다. 정확한 얼굴을 얻기 위하여 MB-LBP 특징을 사용한 얼굴 검출 방식을 사용했으며, 다음 영상에서 얼굴 객체 추적을 위하여 얼굴 검출시 얼굴 주변 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 그리고 얼굴을 검출을 못하는 영상에서는 기존의 객체 추적 방식인 CAM-Shift를 사용해 객체를 추적해 객체 정보의 손실 없이 정보를 유지할 수 있도록 하였다. 본 연구는 기존 연구와의 비교를 통하여 객체 추적 시스템의 정확성과 빠른 성능을 확인하였다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 멀티 코어 시스템 상에서 멀티스레드를 사용한 데이터 레벨 병렬화 방법을 적용하여 비디오 디코더의 성능을 향상 시킬 수 있었다. 기존에 제안된 병렬화 방법들을 통해 디코딩 과정의 성능을 향상 시킬 수 있었지만, 이 방법들은 엔트로피 디코딩 부분을 제외하거나 엔트로피 디코딩 부분만의 병렬화를 별도로 고려한 부분적인 병렬화 방법이기 때문에 전체 디코딩 과정의 성능 향상에는 부족한 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 병렬화 디코딩 과정뿐만 아니라 엔트로피 병렬화 디코딩 과정까지 함께 고려한 통합적인 비디오 디코딩 병렬화 방법을 제안한다. 우리는 각각의 비디오 디코더 병렬화 방법을 분석하여 최적화 방법을 제시하고 이의 성능평가를 해보았다. 그리고 우리는 비디오 디코딩 과정 내부에 존재하는 코어의 개수에 따른 성능향상의 차이를 고려해 성능을 최적화한 Integrated Parallelization 방법을 제안한다. 우리는 인텔 i7 멀티코어 시스템의 물리적 코어에서 엔트로피 디코딩 부분을 최대로 병렬화 하면서, 내부 자원을 공유하는 하이퍼스레딩 기술을 사용하여 데이터레벨 병렬화 방법에는 물리적 코어 수의 2배까지 스레드를 할당했다. 그리고 디코딩 과정 내부 특성을 고려한 멀티스레드 스케쥴링으로 전체 디코딩 과정의 성능을 멀티코어 시스템에 최적화해서 최대 70%까지 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 주변의 밝기에 대한 HVS의 민감도를 모델링한 JND (Just Noticeable Difference)를 비디오 코딩에 적용함으로써, JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 현재 코딩 유닛에 적용 가능한 최대 양자화 파라미터를 결정하여 유사한 주관적 화질에서 비트율을 절감시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력된 현재 코딩 유닛에 대하여 기준이 되는 양자화 파라미터가 적용된 복원 신호 대비 더 높은 양자화 파라미터를 적용한 복원 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 경우에 더 높은 양자화 파라미터를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증을 위하여 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 본 알고리즘을 적용하였으며, HM16.0을 통해 압축된 영상 대비 유사한 화질에서 최대 20.21%, 평균적으로 약 6.18%의 비트율 절감을 달성하였다.
Wu, Jinfu;Guo, Baolong;Hou, Jie;Yan, Yunyi;Jiang, Jie
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1195-1211
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2016
The emerging video coding standard High Efficiency Video Coding (HEVC) has shown almost 40% bit-rate reduction over the state-of-the-art Advanced Video Coding (AVC) standard but at about 40% computational complexity overhead. The main reason for HEVC computational complexity is the inter prediction that accounts for 60%-70% of the whole encoding time. In this paper, we propose several fast coding unit (CU) encoding schemes based on the Merge mode and motion estimation information to reduce the computational complexity caused by the HEVC inter prediction. Firstly, an early Merge mode decision method based on motion estimation (EMD) is proposed for each CU size. Then, a Merge mode based early termination method (MET) is developed to determine the CU size at an early stage. To provide a better balance between computational complexity and coding efficiency, several fast CU encoding schemes are surveyed according to the rate-distortion-complexity characteristics of EMD and MET methods as a function of CU sizes. These fast CU encoding schemes can be seamlessly incorporated in the existing control structures of the HEVC encoder without limiting its potential parallelization and hardware acceleration. Experimental results demonstrate that the proposed schemes achieve 19%-46% computational complexity reduction over the HEVC test model reference software, HM 16.4, at a cost of 0.2%-2.4% bit-rate increases under the random access coding configuration. The respective values under the low-delay B coding configuration are 17%-43% and 0.1%-1.2%.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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