Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
본 논문에서는 MPEG 의 멀티미디어 응용 표준인 MAF(Multimedia Application Format)를 기반으로, 효율적인 비디오 콘텐츠의 검색 및 활용을 위한 통합 미디어 구조, 즉 비디오 MAF 를 제안한다. 제안하는 비디오 MAF 는 ISO 미디어 포맷을 기반으로 하고 단일의 비주얼 스트림과 다중 음성을 지원하기 위한 다수의 오디오 스트림, 내용기반의 정보를 포함하는 메타데이터, 그리고 비디오 콘텐츠의 대표 이미지를 동시에 포함하는 구조이다. 제안하는 파일포맷의 유용성을 검증하기 위해 비디오 MAF 로 생성 및 해석할 수 있는 부호기(encoder)와 복호기(decoder)를 설계하고 구현하여, 통합 미디어에 내재된 메타데이터를 이용한 효율적인 검색과 멀티트랙의 오디오 스트림을 활용한 다중 음성에 대한 지원이 가능함을 확인하였다. 또한 내재된 대표이미지는 비디오 콘텐츠에 대한 브라우징이 효과적으로 활용됨을 확인하였다.
In this paper describe configuration about QCM system for image processing device. It presents that QCM's image processing board video from the camera recognized by the PLC's battery removable exact location coordinates to the robot image processing technology to deliver. In addition, QCM video image processing technology for improved data reliability is described. In this paper define the landmarks of battery for obtaining the location coordinates and verify battery the location coordinates acquisition process from field tests of the QCM/QTPE-BUS Battery Exchange System.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.92-97
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1998
For the efficient searching and browsing of digital video, it is essential to extract the internal structure of the video contents. As an example, a news video consists of several sections such as politics, economics, sports and others, and also each section consists of individual topics. With this information in hand, users can ore easily access the required video frames. This paper addresses the problem of automatic shot boundary detection and selection of representative frames (R-frames), which are the essential step in recognizing the internal structure of video contents. In the shot boundary detection, a new algorithm that have dual detectors which are designed specifically for the abrupt boundaries (cuts) and gradually changing bounaries respectively is proposed. Compared to the existing 미algorithms that mostly have tried to detect both types by a single mechanism, the proposed algorithm is proved to be more robust and accurate. Also in the problem of R-frame selection, simple mechanical approaches such as selecting one frame every other second have been adopted. However this approach often selects too many R-frames in static short, while drops important frames in dynamic shots. To improve the selection mechanism, a new R-frame selection algorithm that uses motion information extracted from pixel difference is proposed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1146-1165
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2022
A huge amount of data in the form of videos and images is being produced owning to advancements in sensor technology. Use of low performance commodity hardware coupled with resource heavy image processing and analyzing approaches to infer and extract actionable insights from this data poses a bottleneck for timely decision making. Current approach of GPU assisted and cloud-based architecture video analysis techniques give significant performance gain, but its usage is constrained by financial considerations and extremely complex architecture level details. In this paper we propose a data pipeline system that uses open-source tools such as Apache Spark, Kafka and OpenCV running over commodity hardware for video stream processing and image processing in a distributed environment. Experimental results show that our proposed approach eliminates the need of GPU based hardware and cloud computing infrastructure to achieve efficient video steam processing for face detection with increased throughput, scalability and better performance.
본 논문에서는 암호화된 Scalable Video Coding (SVC) 비트스트림에서의 조건적 접근제어을 위한 키 관리 기법을 제안한다. 스케일러블 비디오 코딩 기술은 한번 인코딩 후 비트스트림 추출을 통해 다양한 확장성(scalabbility)을 가지는 비디오를 생성 할 수 있는 기술로 확장하는 단위마다 다른 키로 암호화 하여 조건적 접근제어를 구성 할 수 있다. 그러나 기존의 조건적 접근제어 기술은 암호화 시 복수의 키가 필요하며 이는 키의 관리와 분배에 어려움을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 스케일러블 코딩기법에서 조건적 접근제어를 위한 키 관리기법을 살펴보고 SVC 의 확장 구조에 맞는 키 관리 기법을 제안한다. 제안한 방법은 SVC 를 이용한 스트리밍 테스트베드에서 구현되어, 조건적 접근제어를 위한 키 관리기능의 유용성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.426-445
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2012
Conventional rate control (RC) schemes for H.264 video coding usually regulate output bit rate to match channel bandwidth by adjusting quantization parameter (QP) at fixed full frame rate, and the passive frame skipping to avoid buffer overflow usually occurs when scene changes or high motions exist in video sequences especially at low bit rate, which degrades spatial-temporal quality and causes jerky effect. In this paper, an active content adaptive frame skipping scheme is proposed instead of passive methods, which skips subjectively trivial frames by structural similarity (SSIM) measurement between the original frame and the interpolated frame via motion vector (MV) copy scheme. The saved bits from skipped frames are allocated to coded key ones to enhance their spatial quality, and the skipped frames are well recovered based on MV copy scheme from adjacent key ones at the decoder side to maintain constant frame rate. Experimental results show that the proposed active SSIM-based frameskip scheme acquires better and more consistent spatial-temporal quality both in objective (PSNR) and subjective (SSIM) sense with low complexity compared to classic fixed frame rate control method JVT-G012 and prior objective metric based frameskip method.
In this paper, a real-time multiview video coding system using fast disparity estimation is proposed. In the multiview encoder, adaptive disparity-motion estimation (DME) for an effective 3-dimensional (3D) processing are proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between stereo images in the key-frame using the proposed algorithm, the bandwidth of stereo input images can be compressed to the level of a conventional 2D image and a predicted image also can be effectively reconstructed using a reference image and adaptive disparity vectors. Also, in multiview decoder, intermediate view reconstruction (IVR) using adaptive disparity search algorithm (DSA) for real-time multiview video processing is proposed. The proposed IVR can reduce a processing time of disparity estimation by selecting adaptively disparity search range. Accordingly, the proposed multiview video coding system is able to increase the efficiency of the coding rate and improve the resolution.
In this study, in order to improve visualization and enhance the ability of the surgeon to perform delicate endoscopic surgery, three dimensional endoscopic system is designed. These 3D systems have our features of stereoendoscopic image processing: real time image capture and retrieve; presentation of left and right image on a single monitor; separable processing of the left and right eye images; coding of the 3D endoscopic video. For 3D endoscopic video coding, three approaches are presented based on interlaced picture structure, side-field format structure, and simulcast technique. Experimental results and performances comparisons are presented and analyzed or these approaches. Digital video coding techniques are presented or 3D endoscopic video sequences by means of an MPEG-2 video coding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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