In this paper, we propose a method for generating graphic objects having realistic shadows inserted into video sequence for the enhanced augmented reality. Our purpose is to extend the work of [1], which is applicable to the case of a static camera, to video sequence. However, in case of video, there are a few challenging problems, including the camera calibration problem over video sequence, false shadows occurring when the video camera moves and so on. We solve these problems using the convenient calibration technique of [2] and the information from video sequence . We present the experimental results on real video sequences.
To manipulate large video contents, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm that extracts key frames using color histograms and matches the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with real sequence show that the proposed video sequence matching algorithm using edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
디지털 미디어의 증가로 비디오 시퀀스를 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 시퀀스 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 몇가지 키프레임 알고리즘이 제안되었고 적절한 유사도 측정을 통해 샷경계 검출과 유사한 방법으로 키프레임 추출이 가능하다. 본 논문에서는 누적된 커쉬함수를 사용하여 효과적으로 키프레임을 추출하는 알고리즘을 제안하고 기존의 방법들과의 성능을 비교한다. 비디오 시퀀스 정합은 키프레임간의 유사도 측정에 의해 수행될 수 있다 본 논문에서는 추출된 키프레임의 정합 효율을 향상 시키기 위하여 커쉬함수와 하우스도르프 거리를 사용하였다. 몇가지 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.
To manage large database system with video, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query, whereas a few video identification algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an effective video identification algorithm for video sequence query that employs the Cauchy function of histograms between successive frames and the modified Hausdorff distance. To effectively match the video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative Cauchy function and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several color video sequences show that the proposed algorithm for video identification yields remarkably higher performance than conventional algorithms such as Euclidean metric, and directed divergence methods.
To manipulate large video databases, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-w]so user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm to extract key frames using color histograms and to match the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with several real sequences show that the proposed video retrieval algorithm using color and edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.
In this paper, We have studied for guaranteeing the clear display of MPEG-2 video sequence when conduct splicing of MPEG-2 system streams. we focus on the PES domain splicing considering video sequence. And we wish to make a base on the TS or PS domain splicing considering video sequence. For that, first, we compared and analyzed problems that is raised when different two PES streams are spliced and effects that affect the video sequence. And based on this analysis, we have searched for methods that resolve the cause of problems that can be happened in the display of video sequence directly in PES domain.
An efficient algorithm to compress high dynamic range (HDR) videos is proposed in this work. We separate an HDR video sequence into a tone-mapped low dynamic range (LDR) sequence and a ratio sequence. Then, we encode those two sequences using the standard H.264/AVC codec. During the encoding, we allocate a limited amount of bit budget to the LDR sequence and the ratio sequence adaptively to maximize the qualities of both the LDR and HDR sequences. While a conventional LDR decoder uses only the LDR stream, an HDR decoder can reconstruct the HDR video using the LDR stream and the ratio stream. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides higher performance than the conventional methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1040-1057
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2014
In this paper, a new bit rate estimation scheme is proposed to determine the bit rate for each subclass in an MPEG-2 TS to H.264/AVC transcoder after dividing an input MPEG-2 TS sequence into several subclasses. Video format transcoding in conventional IPTV and Smart TV services is a time-consuming process since the input sequence should be fully transcoded several times with different bit-rates to decide the bit-rate suitable for a service. The proposed scheme can automatically decide the bit-rate for the transcoded video sequence in those services which can be stored on a video streaming server as small as possible without losing any subject quality loss. In the proposed scheme, an input sequence to the transcoder is sub-classified by hierarchical clustering using a parameter value extracted from each frame. The candidate frames of each subclass are used to estimate the bit rate using a statistical analysis and a mathematical model. Experimental results show that the proposed scheme reduces the bit rate by, on an average approximately 52% in low-complexity video and 6% in high-complexity video with negligible degradation in subjective quality.
This paper proposes a signature using dominant singular values for video sequence matching. By considering the input image as matrix A, a partition procedure is first performed to separate the matrix into non-overlapping sub-images of a fixed size. The SVD(Singular Value Decomposition) process decomposes matrix A into a singular value-singular vector factorization. As a result, singular values are obtained for each sub-image, then k dominant singular values which are sufficient to discriminate between different images and are robust to image size variation, are chosen and normalized as the signature for each block in an image frame for matching between the reference video clip and the query one. Experimental results show that the proposed video signature has a better performance than ordinal signature in ROC curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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