• 제목/요약/키워드: Video media

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실시간 비디오 스타일 전이 기법에 관한 연구 (Real-time Style Transfer for Video)

  • 서상현
    • 스마트미디어저널
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    • 제5권4호
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    • pp.63-68
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    • 2016
  • 텍스처전이(Texture Transfer) 기법은 타겟영상의 고주파 성분인 텍스쳐를 소스영상에 적용시키는 영상처리 방법이다. 이 텍스쳐 전이기법은 입력 영상에 표현되고 있는 질감 등의 스타일을 대상 영상에 전이시키는데 사용 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 텍스쳐 전이기법을 비디오에 적용시키기 위한 방법을 제안한다. 특히 동영상에 적용시키기 위한 실시간 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기존 텍스쳐 전이기법에 사용되는 커널의 모양을 변경하여 병렬화가 가능하도록 하였으며, 동영상 적용 시 발생하는 시간적 일관성문제를 해결하기 위한 방법으로 비디오 프레임 영상의 다중해상도를 사용한 광류측정법을 제안하여 적용함으로써 실시간 비디오 처리를 가능하게 하였다.

선박 네비게이션 시스템의 효율성 보장을 위한 카메라 장착 중소형 VDR장치 및 데이터 제어방법 연구 (Study of Small and Medium-Sized VDR Device with Camera and Data Control Method for Efficiency Garantee of Ship Navigation System)

  • 민병국;하태진;김용수;박정민;차준섭
    • 스마트미디어저널
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    • 제2권1호
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    • pp.42-47
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    • 2013
  • 본 논문은 선박 네비게이션 단말기의 효율성을 위한 VDR 시스템 및 이를 이용한 데이터 출력 저장 방법에 관한 것으로, 압축된 디지털 데이터와 아날로그 영상을 카메라로부터 함께 출력할 수 있도록 함으로써 압축된 디지털 데이터는 VDR 장치의 영상 저장에 이용하고 아날로그 영상은 실시간으로 화면 출력에 이용할 수 있도록 하여, 네비게이션 단말기에 부하를 주지 않고 영상을 실시간으로 모니터로 출력함과 함께 SD 메모리에 저장하게 하는 VDR 장치 및 이률 이용한 데이터 출력 저장 등의 제어방법을 제시하고자 한다.

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블록 신뢰도와 경계면 매칭 기반의 잡음 은닉 알고리즘 (Boundary Match and Block Reliability Based Error Concealment Algorithm)

  • 김도현;최경호
    • 스마트미디어저널
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    • 제6권2호
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    • pp.9-14
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    • 2017
  • 무선 환경에서의 패킷 손실은 비디오 통신과정에서 심각한 비디오 품질 저하를 초래한다. 이 논문에서는 블록의 신뢰도와 블록 경계면 매칭을 기반으로 한 비디오 에러 은닉 기술에 대해서 제안한다. 손실된 블록의 모션 정보를 참조 프레임의 동일한 위치에 존재하는 블록의 모션 정보를 복사하여 사용함으로써 임시로 손실된 블록의 잡음을 은닉하고, 블록의 신뢰도를 기준으로 블록의 신뢰도가 낮은 경우에는 추가적으로 블록의 경계면 매칭을 이용하여 모션 벡터를 재탐색하여 잡음 은닉에 대한 정확도를 높이도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 패킷 손실 환경에서 우수한 에러 은닉 성능을 보임을 확인하였다.

The Features of Ukrainian Media Art in a Global Context

  • Hridyayeva, Tamara O.;Kohut, Volodymyr O.;Tokar, Maryna I.;Stanychnov, Oleg O.;Helytovych, Andrii A.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권4호
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    • pp.229-240
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    • 2021
  • The article seeks to explore Ukrainian media art and its features in a global context. In particular, it performs an in-depth analysis of the stages of its development from video art of the 1990s, media installations of the 2000s, and to various digital and VR technologies today. Due to historical circumstances, the development of media art was quite rapid, as young artists sought to gain new experience in media art. Most often, their experience was broadened through international cooperation and studying abroad. The paper analyzes the presentation of Ukrainian media art outside the country during 1993-2020 and distinguishes the main thematic areas of the artists' work. It examines how artists present and reveal the peculiarities of the Ukrainian worldview, aesthetics, and culture through the problematization of certain aspects and themes in their work. Specifically, among the principal topics which are problematized in the work of media artists are a sensory experience, limited sensory capabilities, gender issues, the Chernobyl tragedy, the development of utopian models of the city, and global communication. The leading themes of Ukrainian artists also include revolution and war. Notably, political and social sentiments determine the unique energy and vitality of contemporary Ukrainian art, create a revolutionary creative environment, and unite media artists in group art projects. It is concluded that by showing, exhibiting, and presenting them outside the country, artists shape the image of Ukrainian art in a global context.

인공지능 기반 멀티태스크를 위한 비디오 코덱의 성능평가 방법 (Evaluation of Video Codec AI-based Multiple tasks)

  • 김신;이예지;윤경로;추현곤;임한신;서정일
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.273-282
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    • 2022
  • MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.

Performance Analysis of Open Web Video Codec VP8

  • Park, Younghyeon;Lee, Hoyoung;Jeon, Byeungwoo
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제2권2호
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    • pp.86-96
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    • 2013
  • VP8, an open web media video format, has recently attractedmuch attention, particularly from major web browser companies, as a video codec for HTML5 on internet due to its good coding efficiency and royalty-free policy. Compared to other video compression schemes such as H.264/AVC, it has several distinctive coding tools that help to ensure good coding efficiency and low decoding complexity. In this paper, we investigate its coding techniques and analyze its rate-distortion (R-D) coding performance as compared to that of H.264/AVC.

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부호화 패턴 분석을 통한 영상 조작 검출 기술 (Detection of Video Tampering Using Compression Pattern Analysis)

  • 홍진형;양윤모;오병태
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.63-65
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    • 2017
  • 본 논문에서는 동영상의 조작 시 발생하는 High Efficiency Video Codec (HEVC) 부호화 패턴의 변화를 감지하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대하여 소개한다. 동영상의 일부가 삭제되고 재 압축될 경우, 삭제 이후 여러가지 부호화 정보의 패턴 변화가 발생하게 됨을 특징정보로 하여 기계학습 기반의 분류 알고리즘을 이용해 조작유무를 검출한다. 실험 결과, 제안한 방식이 동영상 조작 검출을 효과적으로 수행하는 것을 확인하였다.

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Smart IP 네트워크 카메라의 비디오 내용 분석 서비스 설계 및 구현 (Design and Implementation of ONVIF Video Analytics Service for a Smart IP Network camera)

  • 응웬보탄푸;응웬탄빈;정선태;강호석
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.102-105
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    • 2012
  • ONVIF is becoming a de factor standard specification for supporting interoperability among network video products, which also supports a specification for video analytics service. A smart IP network camera is an IP network supporting video analytics. In this paper, we present our efforts in integrating ONVIF Video Analytics Service into our currently developing smart IP network camera(SS IPNC; Soongsil Smart IP Network Camera). SSIPNC supports object detection, tracking, classification, and event detection with proprietary configuration protocol and meta data formats. SSIPNC is based on TI' IPNC ONVIF implementation which supports ONVI Core specification, and several ONVIF services such as device service, imaging service and media service, but not video analytics service.

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멀티미디어 서비스를 위한 동영상 이미지의 특징정보 분석 시스템에 관한 연구 (A Study on Feature Information Parsing System of Video Image for Multimedia Service)

  • 이창수;지정규
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제9권3호
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    • pp.1-12
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    • 2002
  • Due to the fast development in computer and communication technologies, a video is now being more widely used than ever in many areas. The current information analyzing systems are originally built to process text-based data. Thus, it has little bits problems when it needs to correctly represent the ambiguity of a video, when it has to process a large amount of comments, or when it lacks the objectivity that the jobs require. We would like to purpose an algorithm that is capable of analyze a large amount of video efficiently. In a video, divided areas use a region growing and region merging techniques. To sample the color, we translate the color from RGB to HSI and use the information that matches with the representative colors. To sample the shape information, we use improved moment invariants(IMI) so that we can solve many problems of histogram intersection caused by current IMI and Jain. Sampled information on characteristics of the streaming media will be used to find similar frames.

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Triplet CNN과 학습 데이터 합성 기반 비디오 안정화기 연구 (Study on the Video Stabilizer based on a Triplet CNN and Training Dataset Synthesis)

  • 양병호;이명진
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.428-438
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    • 2020
  • 영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.