Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.
This paper presents the infectious watermarking model (IWM) for the protection of video contents that are based on biological virus modeling by the infectious route and procedure. Our infectious watermarking is designed as a new paradigm protection for video contents, regarding the hidden watermark for video protection as an infectious virus, video content as host, and codec as contagion medium. We used pathogen, mutant, and contagion as the infectious watermark and defined the techniques of infectious watermark generation and authentication, kernel-based infectious watermarking, and content-based infectious watermarking. We experimented with our watermarking model by using existing watermarking methods as kernel-based infectious watermarking and content-based infectious watermarking medium, and verified the practical applications of our model based on these experiments.
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.
There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.
To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
For different reasons, many viewers like to watch a summary of films without having to waste their time. Traditionally, video film was analyzed manually to provide a summary of it, but this costs an important amount of work time. Therefore, it has become urgent to propose a tool for the automatic video summarization job. The automatic video summarization aims at extracting all of the important moments in which viewers might be interested. All summarization criteria can differ from one video to another. This paper presents how the emotional dimensions issued from real viewers can be used as an important input for computing which part is the most interesting in the total time of a film. Our results, which are based on lab experiments that were carried out, are significant and promising.
In video-on-demand systems, the I.O bandwidth of video servers is the critical resource which contributes to increase in latency. Several approaches: bridging, piggybacking are used to reduce the I/O demand on the video server through sharing. Batching delays the requests for the different videos for a batching window so that more requests for the same video arriving during the current batching window may be served using the same stream. In this paper, we propose an adaptive reservation-based batching policy which dynamically reserves video server capacity for popoular videos according to video server loads. The performance of the proposed policy is evaluated through a simulation, and is compared with simple batching and static reservation-based batching policies. As the result, we know that the adaptive reservation-based batching policy more improves service ratio and average waiting time than simple batching and simple reservation-based batching policy more improves service ratio and average waiting time than simple batching and simple reservation-based batching polices.
본 논문에서는 대규모 종합감시시스템 환경에서 비디오의 특징을 분석하여 비디오가 촬영되는 환경에 적합한 지능형 영상분석 알고리즘 선택 기준을 제안하였다. 대규모 종합감시시스템 환경의 예로 도시철도 감시시스템을 사용하였다. 본 시스템에 설치된 카메라에 입력되는 비디오의 특징을 위치와 용도 및 상황별로 분석하였다. 분석을 기반으로 하여 적합한 비디오 감시 알고리즘을 선택하는 기준을 제시하였으며 상황 처리 시나리오를 제시하였다.
본 논문에서는 영상회의를 위한 멀티미디어 하드웨어 구조를 입 출력 중심으로 제안 하고, 구조를 대기모델로 표현하여 시스템의 동작을 분석하였으며, 설계와구현 을 통해 분석결과를 고찰하였다. 영상회의시에 발생되는 멀티미디어 데이타의 병목 현상 과 비디오 데이타의 크기, 프레임 수, 화자의 수 및 압축율의 변화를 모의실험하여 가능한 영상회의 수준과 문제점을 분석하였다. 또 분석된 내용의 요구를 .근사적으로 반영하는 시스팀을 구현하고 시험하여 멀티미디어 시스팀 입축력 설계시에 고려해야 할 사항들을 기술하였다.
스마트폰을 비롯한 모바일 디바이스와 다양한 영상제작도구의 발전에 따라 디지털콘텐츠의 생산량이 증가하고 있으며 그 수요는 날로 증가하고 있다. 위치정보가 포함된 GeoContents의 경우 위치기반의 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 특히 사진 등의 이미지 콘텐츠는 사용자 위치정보와 주변 POI 정보를 활용 다양한 위치기반서비스가 상용화되어 있다. 영상 콘텐츠의 경우 프레임별로 위치정보가 다름에도 불구하고, 아직까지 대표위치를 기반으로 서비스가 제공되고 있다. 본 논문에서는 프레임별 위치정보가 포함된 영상 콘텐츠를 GeoVideo라 정의하고, GeoVideo 콘텐츠를 제작하고 활용하기 위해서 GeoVideo 제작 도구 및 뷰어 소프트웨어를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 GeoVideo는 사용자 위치정보 기반의 영상 콘텐츠 검색 서비스 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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