The continuous data such as video streams and voice analog signals can be modeled as multidimensional data sequences(MDS's) in the feature space, In this paper, we investigate the clustering technique for multidimensional data sequence, Each sequence is represented by a small number by hyper rectangular clusters for subsequent storage and similarity search processing. We present a linear clustering algorithm that guarantees a predefined level of clustering quality and show its effectiveness via experiments on various video data sets.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.139-140
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2012
This paper proposes a Video Browsing Service that provides both the video content retrieval and the video browsing by the real-time user interface on Web. For the scene segmentation and key frame extraction of video sequence, we proposes an efficient scene change detection method that combine the RGB color histogram with the ${\chi}2$ histogram.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.4
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pp.782-804
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2011
In video-based recognition systems, stationary cameras are used to monitor an area of interest. These systems focus on a segmentation of the foreground in the video stream and the recognition of the events occurring in that area. The usual approach to discriminating the foreground from the video sequence is background subtraction. This paper presents a novel background subtraction method based on a probabilistic approach. We represent the posterior probability of the foreground based on the current image and all past images and derive an updated method. Furthermore, we present an efficient fusion method for the color and edge information in order to overcome the difficulties of existing background subtraction methods that use only color information. The suggested method is applied to synthetic data and real video streams, and its robust performance is demonstrated through experimentation.
The effective extraction of key frames from a video stream is an essential task for summarizing and representing the content of a video. Accordingly, this paper proposes a new and fast method for extracting key frames from a compressed video. In the proposed approach, after the entire video sequence has been segmented into elementary content units, called shots, key frame extraction is performed by first assigning the number of key frames to each shot, and then distributing the key frames over the shot using a probabilistic approach to locate the optimal position of the key frames. The main advantage of the proposed method is that no time-consuming computations are needed for distributing the key frames within the shots and the procedure for key frame extraction is completely automatic. Furthermore, the set of key frames is independent of any subjective thresholds or manually set parameters.
For efficient storage and retrieval of large video data sets, automatic video scene change detection is a necessary tool. Video scene changes fall into two categories, namely fast and gradual scene changes. The gradual scene change effects include, dissolves, wipes, fades, etc. Although currently existing algorithms are able to detect fast scene changes quite accurately, the detection of gradual scene changes continue to remain a difficult problem. In this paper, among various gradual scene changes, we focus on dissolves. The algorithm uses a subset of the entire video, namely the sequence of DC images, for improvement of detection velocity
This paper describe an interactive video object segmentation tool which can be used to generate MPEG-4 video object planes for multimedia broadcasting and enables content based functionalities. In order to apply these functionalities, each frame of video sequence should be represented in terms of video objects. Semiautomatic segmentation can be thought of as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the real object boundaries. Then the user-guided and selected objects are continuously separated from the unselected areas though time evolution in the image sequences. We proposed method shows very promising result and this encourages the development of object based video editing system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2268-2283
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2013
Scalable video coding can handle peer heterogeneity of P2P streaming applications, but there is still a lack of comprehensive studies on how to use it to improve video playback quality. In this paper we propose a capacity aware scalable video coding mechanism for P2P on demand streaming system. The proposed mechanism includes capacity based neighbor selection, adaptive data scheduling and streaming layer adjustment, and can enable each peer to select appropriate streaming layers and acquire streaming chunks with proper sequence, along with choosing specific peers to provide them. Simulation results show that the presented mechanism can decrease the system's startup and playback delay, and increase the video playback quality as well as playback continuity, and thus it provides a better quality of experience for users.
Video event detection has become an essential application in multimedia computing. For sports video, salient events are usually detected by analyzing video sequence by specific decision rules. However in many kinds of sports video (e.g. soccer), the game contains continuous actions, in which the boundaries of shots, scenes are uncertain. So the conventional analyzing methods using crisp decisions are not efficient. Fuzzy logic is a natural approach that can tackle this problem. In this paper, we present a new approach using fuzzy technique for event detection in soccer video. The experiment shows encouraging results for this method
In this paper, we present two types of digital image stabilization (DIS) schemes for mobile video communications. In the first scheme, the DIS system, which is used as a preprocessor of the video encoder, compensates the camera’s undesirable shakes before encoding. This method can reduce the bit rate of encoded video sequence by attenuating the prediction error to be encoded. In the second proposed scheme, the DIS system is coupled with the video decoder. The second scheme uses the K-means clustering algorithm to estimate the camera motion using motion vectors decoded from the received video stream. Simulation results show that the first scheme improves coding efficiency, while the second scheme is computationally efficient since it does not require motion estimation.
Kim Gil-Dong;Park Sung-Hyuk;Lee Hanmin;Oh Seh-Chan
Journal of the Korean Society for Railway
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v.8
no.6
s.31
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pp.559-565
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2005
In this paper, we propose a stereoscopic video coding scheme for subway accident monitoring system. The proposed designed for providing flexible video among various displays, such ass control center, station employees and train driver. We uses MPEG-2 standard for coding the left-view sequence and IBMDC coding scheme predicts matching block by interpolating both motion and disparity predicted macroblocks. To provide efficient stereoscopic video service, we define both temporally and spatially scalable layers for each eye's-view by using the concept of Spatio-Temporal scalability. The experimental results show the efficiency of proposed coding scheme by comparison with already known methods and the advantages of disparity estimation in terms of scalability overhead. According to the experimental results, we expect the proposed functionalities will play a key role in establishing highly flexible stereoscopic video codec for ubiquitous display environment where devices and network connections are heterogeneous.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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