Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.3
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pp.16-22
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2007
Motion Estimation time in the H.264 has a large portion of encoding time and must be improved for real time application. Most of proposed motion estimation algorithm including Sub-pixel search use the fast search algorithm to speed up motion estimation by targeting the performance of full search in the reference code. This paper proposes a novel fast sub-pixel search control algorithm for H.264 encoder by using neighbor motion vector after analyzing the encoded Motion vector of video sequence. In addition the horizontal/vertical searching method is proposed with the horizontal/vertical directionality of motion vector. And the evaluation is performed with the proposed algorithms and other reference algorithms.
With the personal-media development that has emerged through various means such as UCC and SNS, many media studies have been completed for the purposes of analysis and recognition, thereby improving the object-recognition level. The focus of these studies is a classification of media that is based on a recognition of the corresponding objects, rather than the use of the title, tag, and scripter information. The media-classification task, however, is intensive in terms of the consumption of time and energy because human experts need to model the underlying media ontology. This paper therefore proposes an automated approach for the modeling of the media-classification ontology schema; here, the OWL-DL Axiom that is based on the frequency of the recognized media-based objects is considered, and the automation of the ontology modeling is described. The authors conducted media-classification experiments across 15 YouTube-video categories, and the media-classification accuracy was measured through the application of the automated ontology-modeling approach. The promising experiment results show that 1500 actions were successfully classified from 15 media events with an 86 % accuracy.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.5
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pp.509-517
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2001
Full-search algorithm requires large amount of computation which causes time delay or very complex hardware architecture for real time implementation. In this paper, we propose a fast motion estimator based on bit-plane matching, which reduce the computational complexity and the hardware cost. In the proposed motion estimator, the conventional motion estimation algorithms are applied to the binary images directly extracted from the video sequence. Furthermore, in the proposed VLSI motion estimator, we employ a Pair of processing cores that calculate the motion vector continuously By controlling the data flow in a systolic fashion using the internal shift registers in the processing cores, we avoid using SRAM (local memory) so that we remove the time overhead for accessing the local memory and adopt lower-cost fabrication technology. We modeled and tested the proposed motion estimator in VHDL, and then synthesized the whole system which has been integrated in a 0.6-$\mu$m triple-metal CMOS chip of size 8.15 X 10.84$\textrm{mm}^2$.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.12
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pp.3885-3895
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2000
The emergence of digital imaging and digital networks has made duplication of original artwork easier. In order to protect these creations, new methods for signing and copyrighting visual data are needed. In the last few years, a large number of schemes have heen proposed for hiding copyright marks and other information in digital image, video, audio and other multimedia objects. In this paper, we propose a technique for embedding the watermark of visually recognizable patterns into the frequency domain of images. The embedded watermark can be retrieved from the decoded sequence witbout knowledge of the original. Because the source image is not required to extract the watermark, one cannot make the fake original that is invertible to watermarking scheme from the waternlarked image. In order to recover the embedded signature data without knowledge of the original, a prediction of the original value of the pixel containing the information is needed. The prediction is based on a averaging of amplitude values in a neighborhood around the pixel itself. Additionally the projxJsed technique could survive several kinds of image processings including JPEG lossy compression.
Previous background generation techniques showed bad performance in complex environments since they used only temporal contexts. To overcome this problem, in this paper, we propose a new background generation method which incorporates spatial as well as temporal contexts of the image. This enabled us to obtain 'clean' background image with no moving objects. In our proposed method, first we divided the sampled frame into m*n blocks in the video sequence and classified each block as either static or non-static. For blocks which are classified as non-static, we used MRF framework to model them in temporal and spatial contexts. MRF framework provides a convenient and consistent way of modeling context-dependent entities such as image pixels and correlated features. Experimental results show that our proposed method is more efficient than the traditional one.
We present a robust face tracking system from the sequence of video images based on effective detector and Kalman filter. To construct the effective face detector, we extract the face features using the five types of simple Haar-like features. Extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. We trace the moving face with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. To make a real-time tracking system, we reduce processing time by adjusting the frequency of face detection. In this experiment, the proposed system showed an average tracking rate of 95.5% and processed at 15 frames per second. This means the system is robust enough to track faces in real-time.
To provide IPTV service over mobile networks, the mechanism that reduce packet loss and interrupt of multimedia service during the handover should be supported. Especially, buffering based mechanism is preferable for supporting IPTV services in the way of preserving streaming service using stored data and recovering non-received data after handover. But previous research doesn't consider the buffer allocation for applying various environments which can change handover time or end to end delay of relay node. This paper propose DBAHAJ mechanism that optimize buffer size of mobile nodes and relay node for supporting seamless IPTV service over mobile environments. Mobile node determines buffer size by checking handover time and maximum difference of sequence to keep playing video data. And multicast agent recovers packet loss during the handover by sending buffered data. By these two procedure, node supports seamless IPTV service on mobile networks. We confirm performance of this mechanism on NS-2 simulator.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.10C
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pp.787-797
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2008
In this paper, we propose a fast disparity estimation method considering temporal and spatial redundancy based on a dynamic programming for stereo matching. For the first step, the dynamic programming is performed to estimate disparity vectors with correlation between neighboring pixels in an image. Next, we efficiently compensate regions, which disparity vectors are not allocated, with neighboring disparity vectors assuming that disparity vectors in same object are quite similar. Moreover, in case of video sequence, we can decrease a complexity with temporal redundancy between neighboring frames. For performance comparison, we generate an intermediate-view image using the estimated disparity vector. Test results show that the proposed algorithm gives $0.8{\sim}2.4dB$-increased PSNR(peak signal to noise ratio) compared to a conventional block matching algorithm, and the proposed algorithm also gives approximately 0.1dB-increased PSNR and $48{\sim}68%$-lower complexity compared to the disparity estimation method based on general dynamic programming.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.11
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pp.789-794
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2013
A vehicle tracking system makes it possible to induce the vehicle movement path for avoiding traffic congestion and to prevent traffic accidents in advance by recognizing traffic flow, monitoring vehicles, and detecting road accidents. To track the vehicles effectively, those which appear in a sequence of video frames need to identified by extracting the features of each object in the frames. Next, the identical vehicles over the continuous frames need to be recognized through the matching among the objects' feature values. In this paper, we identify objects by binarizing the difference image between a target and a referential image, and the labelling technique. As feature values, we use the center coordinate of the minimum bounding rectangle(MBR) of the identified object and the averages of 1D FFT(fast Fourier transform) coefficients with respect to the horizontal and vertical direction of the MBR. A vehicle is tracked in such a way that the pair of objects that have the highest similarity among objects in two continuous images are regarded as an identical object. The experimental result shows that the proposed method outperforms the existing methods that use geometrical features in tracking accuracy.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.1112-1119
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1999
Digital watermarking is to embed imperceptible mark into image, video, audio and text data to prevent the illegal copy of multimedia data, arbitrary modification, and also illegal sales of the copes without agreement of copyright ownership. The DCT(discrete Cosine Transforms) transforms of original image is conducted in this research and these DCT coefficients are expanded by Fourier series expansion algorithm. In order to embed the imperceptible and robust watermark, the Fourier coefficients(lower frequency coefficients) can be calculated using sine and cosine function which have a complete orthogonal basis function, and the watermark is embedded into these coefficients, In the experiment, we can show robustness with respect to image distortion such as JPEG compression, bluring and adding uniform noise. The correlation coefficient are in the range from 0.5467 to 0.9507.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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