뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.
본 논문에서는 증강현실 저작도구를 사용 할 때 마커인식을 통하여 동영상의 Tracking 데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 실험에 이용한 마커는 직사각형모양의 특징점이 잘 나타나는 물체로서, 사각형 마커인식을 위해 CornerDetection과 Matching기법을 사용하였다. Tracking을 활용하는 방식에는 동영상의 기준프레임을 활용하여 Tracking하는 방법과 각 프레임을 순차적으로 Tracking하여 비교하는 방법, 그리고 마커를 사용하지 않고 동영상의 Tracking데이터를 추출하는 방법이 있는데 본 논문에서는 이 세 가지 방법을 비교하여, 증강현실 저작도구의 상용화를 위한 최적화된 알고리즘을 제안한다.
A multiband meandered monopole antenna is proposed for digital video broadcasting handheld (DVB-H), global positioning system, personal communications service, wireless broadband (Wibro), and wireless local area network (WLAN) applications. The proposed antenna consists of a meandered line, a shorted length strip line, and a conductor strip between a meandered line and a microstrip feed line. By tuning a short strip and a conductor, a multiband impedance matching is achieved. The proposed antenna has an omnidirectional radiation and yields an antenna gain of greater than -3 dBi in the DVB-H band and 4.5 dBi in the Wibro and WLAN bands. Details of the proposed antenna design and experimental results are presented.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권4호
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pp.298-306
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2013
The scale invariant feature transform (SIFT) is an effective algorithm used in object recognition, panorama stitching, and image matching. However, due to its complexity, real-time processing is difficult to achieve with current software approaches. The increasing availability of parallel computers makes parallelizing these tasks an attractive approach. This paper proposes a novel parallel approach for SIFT algorithm implementation using a block filtering technique in a Gaussian convolution process on the SIMD Pixel Processor. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and input/output capabilities of the processor, which results in a system that can perform real-time image and video compression. We apply this implementation to images and measure the effectiveness of such an approach. Experimental simulation results indicate that the proposed method is capable of real-time applications, and the result of our parallel approach is outstanding in terms of the processing performance.
디지털 컨텐츠는 UHD, 3D, 파노라마 영상 등 다양한 형태로 발전되고 있다. 그 중 파노라마 영상은 여러 영상을 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 컨텐츠로 전문적인 기술자들을 중심으로 제작되고 있다. 또한 디지털 컨텐츠의 제작자는 전문가에서 일반인으로까지 범위가 확장되었고, 발전된 형태의 컨텐츠를 일반인이 스마트폰 등의 개인 단말로 손쉽게 제작할 수 있도록 해주는 컨텐츠 생성 기술이 발달되고 있다. 이에 본 논문에서는 일반 사용자들이 각각의 스마트폰 단말로 촬영한 여러 동영상들을 하나의 파노라마 영상으로 제작하기위한 기술 중, 각기 다른 스마트폰의 시간축을 이미지 매칭을 통해 하나의 통일된 시간축으로 동기화 시키는 기법에 관하여 연구하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 동영상에서 시간정보로 이용하기 위한 오브젝트의 움직임이 포함된 시퀀스를 찾는 방법과 해당 시퀀스를 이용하여 다른 동영상과의 이미지 매칭으로 시간축을 동기화 시키는 방법을 제안한다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.903-906
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1993
Lipreading through visual processing techniques help provide some useful systems for the hearing impaired to learn communication assistance. This paper proposes a method to understand spoken words by using visual images taken by a camera with a video-digitizer. The image is processed to obtain the contours of lip, which is approximated into a hexagon. The pattern lists, consisting of lengths and angles of hexagon, are compared and computed to get the fuzzy similarity between two lists. By similarity matching, the mouth shape is recognized as the one which has the pronounced voice. Some experiments, exemplified by recognition of the Japanese vowels, are given to show feasibilities of this method.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.
Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.
Recently, 3D reconstruction of real objects with multi-cameras has been widely used for many services such as VR/AR, motion capture, and plenoptic video generation. For accurate 3D reconstruction, geometry and color matching between multiple cameras will be needed. However, previous calibration and correction methods for geometry (internal and external parameters) and color (intensity) correction is difficult for non-majors to perform manually. In this paper, we propose a toolkit with procedural geometry calibration and color correction among cameras with different positions and types. Our toolkit consists of an easy user interface and turned out to be effective in setting up multi-cameras for reconstruction.
Optical character recognition is a primary technology required in different fields, including digitizing archival documents, industrial automation, automatic driving, video analytics, medicine, and financial institution, among others. It was created in 1928 using pattern matching, but with the advent of artificial intelligence, it has since evolved into a high-performance character recognition technology. Recently, methods for detecting curved text and characters existing in a complicated background are being studied. Additionally, deep learning models are being developed in a way to recognize texts in various orientations and resolutions, perspective distortion, illumination reflection and partially occluded text, complex font characters, and special characters and artistic text among others. This report reviews the recent deep learning-based text detection and recognition methods and their various applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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