In this paper, we propose an effective method for detecting and classifying shot transitions in video sequences. The proposed method detects and classifies shot transitions including cuts, fades and dissolves by compensating camera operations in video sequences, so that our method prevents false positives resulting from camera operations. Also, our method eliminates local moving objects in the process of compensating camera operations, so that our method prevents errors resulting from moving objects. In the experiments, we show that our shot transition approach can work as a promising solution by comparing the proposed method with previously known methods in terms of performance.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Lee, Min Woo;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.207-212
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2020
The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.
The problem of video scheduling is analyzed in the framework of divisible load scheduling. A divisible load can be divided into any number of fractions (parts) and can be processed/computed independently on the processors in a distributed computing system/network, as there are no precedence relationships. In the video scheduling, a frame can be split into any number of fractions (tiles) and can be processed independently on the processors in the network, and then the results are collected to recompose the single processed frame. The divisible load arrives at one of the processors in the network (root processor) and the results of the computation are collected and stored in the same processor. In this problem communication delay plays an important role. Communication delay is the time to send/distribute the load fractions to other processors in the network. and the time to collect the results of computation from other processors by the root processors. The objective in this scheduling problem is that of obtaining the load fractions assigned to each processor in the network such that the processing time of the entire load is a minimum. We derive closed-form expression for the processing time by taking Into consideration the communication delay in the load distribution process and the communication delay In the result collection process. Using this closed-form expression, we also obtain the optimal number of processors that are required to solve this scheduling problem. This scheduling problem is formulated as a linear pro-gramming problem and its solution using neural network is also presented. Numerical examples are presented for ease of understanding.
Wavelet transform has recently emerged as a promising technique for video processing applications due to its flexibility in representing non-stationary video signals. Motion estimation which uses wavelet transform of octave band division method is applied In many places but if motion estimation error happens in the lowest frequency band. motion estimation error is accumulated by next time strep and there has the Problem that time and the data amount that are cost In calculation at each steps are increased. On the other hand. wavelet packet that achieved the best image quality in a given bit rate from a rate-distortion sense is suggested. But, this method has the disadvantage of time costs on designing wavelet packet. In order to solve this problem we solved this problem by introducing Top_down method. But we did not find the optimum solution in a given butt rate. That image variance can represent image complexity is considered in this paper. In this paper. we propose a fast multiresolution motion estimation scheme based on the adaptive wavelet transform for video compression.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.8
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pp.748-756
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2015
In this paper, we developed a miniaturized real time video compression system satisfying the military environment using ADV212 and FPGA. We present an efficient hardware design scheme for the weight reduction of the device and also a software solution to deal with noisy image signals. Experimental results show that the frame delay is reduced by a factor of 2 or 3 and the device's weight is decreased by a factor of 6 to 7. In order to prove the reliability for the military usage of this development, we examine the environmental test (MIL-STD-810G) and EMI test (MIL-STD-461F). Experimental results show that the developed system satisfies the requirements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.5
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pp.925-938
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2010
Depending on network conditions, a communication network could be overloaded when media are transmitted. Research has been carried out to lessen network overloading, such as by filtering, load distribution, frame dropping, and other methods. Among these methods, one of the most effective is frame dropping, which reduces specified video frames for bandwidth diminution. In frame dropping, B-frames are dropped and then I- and P-frames are dropped, based on the dependency among the frames. This paper proposes a scheme for protecting copyrights by encryption, when frame dropping is applied to reduce the bandwidth of media based on the MPEG-4 file format. We designed two kinds of frame dropping: the first stores and then sends the dropped files and the other drops frames in real time when transmitting. We designed three kinds of encryption methods using the DES algorithm to encrypt MPEG-4 data: macro block encryption in I-VOP, macro block and motion vector encryption in P-VOP, and macro block and motion vector encryption in I-, P-VOP. Based on these three methods, we implemented a digital rights management solution for MPEG-4 data streaming. We compared the results of dropping, encryption, decryption, and the quality of the video sequences to select an optimal method, and found that there was no noticeable difference between the video sequences recovered after frame dropping and the ones recovered without frame dropping. The best performance in the encryption and decryption of frames was obtained when we applied the macro block and motion vector encryption in I-, P-VOP.
In this study the formation of the particle layer near the membrane surface was observed for the crossflow micro filtration module by the high speed video system. The microfiltration membrane of 0.2 {\mu}m$ nominal pore size and the 0.05 wt% solution of the polyacryl-copolymer particle distributed between 100 and 180 {\mu}m$ were used for the experiment. The feed rates were changed to 0.5, 0.75, 1.0, 1.25 and 1.5 cm/sec while the permeate rates were maintained at $20{\pm}3%$ of the feed rates, respectively, It was observed that the particles were accumulated rapidly on the membrane surface as the feed flow rate increased, but the particles were not accumulated at 0.5 cm/sec, Also, it was confirmed that almost all of the particles in the layer already formed during filtration were removed within 30 seconds as the feed flow rate increased to 1.88 cm/sec.
With the popularity of VR content, actual image based VR 360-degree video production using various shooting devices has attracted attention in recent years. Requiring a lot of work, the existing VR content production was possible only at the level of the research institute, but the recent miniaturization of cameras has made the VR actual image shooting more common to the content creators. In this paper, we compare and study various VR contents distribute in today's context and analyze the strengths and weaknesses of robust actual image-based 360 video production in terms of cost. We are to point out the disadvantages that make it difficult for existing video shooting experts to use and suggest a solution for this. The experiment shooting proved that it can be operated more manually than action cam or integrated camera and 360-degree shooting on a raw format support camera is more suitable for film type post-production.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.11
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pp.1463-1469
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2020
Multimedia information, including video and voice, is highly utilized in that it is easily understood by people. For this reason, applications have been studied which store multimedia information in IoT devices and transmit information in conjunction with smartphones. The problem is that the size of information can be larger than the capacity of IoT devices due to video and image. In this paper, the multimedia content design technique, which takes into account the limitations of storage capacity, was studied when there is a limit of storage capacity. Considering that the video has a higher understanding of information than text, while the capacity is larger, the solution between information comprehension and capacity is sought. The size of static and dynamic media is a variable and the harm is solved in accordance with the linear planning method. Case studies have shown that the design techniques of this paper are useful.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.87-97
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2018
Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we proposed to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collected two new video datasets, and proposed a new deep learning architecture named Temporal and Spatial Segment Networks (TSSN) for rainfall depth recognition. Under TSSN, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. Also, the proposed TSSN architecture outperforms other architectures implemented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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