Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.69-81
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2006
In this paper, an adaptive algorithm is proposed in streaming MPEG-4 contents with fluctuating resource amount such as throughput of network conditions. In the area of adaptive streaming issue, a lot of researches have been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable way. By contrast, MPEG-4 supports object-based multimedia content which is composed of various types of media streams such as audio, video, image and other graphical elements. Thus, it can be more effective to provide individual media streams in scalable way for streaming object-based content to heterogeneous environment. The proposed method provides the multiple media streams corresponding to an object with different qualities and bit rate in order to support object based scalability to the MPEG-4 content. In addition, an optimal selection of the multiple streams for each object to meet a given constraint is proposed. The selection process is adopted a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different scalability levels. The proposed algorithm enforces the optimal selection process to maintain the perceptual qualities of more important objects at the best effort. The experimental results show that the set of selected media stream for presenting objects meets a current transmission condition with more high perceptual quality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.8B
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pp.1567-1576
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1999
In this paper, we propose new methods to detect a scene cut and a dissolve region in compressed MPEG video sequences. The scene cut detection method uses edge images obtained using DCT AC coefficients and the dissolve detection method utilizes the macroblock type information of the MPEG stream. The proposed scene cut detection method is insensitive to brightness and can detect scene changes more precisely than the methods using DC coefficients since AC edge images can express original images more exactly than DC edge images do. The proposed dissolve detection method using the number of intra macroblocks(MBs) computationally efficient since it does not require the decoding process. Experimental results show that the proposed methods perform better in detection scene changes than conventional other methods.
In this paper, we propose a method for dynamic selection of unrestricted motion vector(UMV) or default prediction mode(DPM) in H.263 bit stream. For this, we use the error of compensated image and the magnitude of motion vector. In the proposed strategy, the UMV mode is dynamically applied in a frame according to average magnitude of motion vector and error of compensated image. This scheme has improved the quality of image compared to the fixed mode UMV or DPM only. Number of searching points are greatly reduced when comparing to UMV. The Proposed method is more profitable to long video sequences having camera movement locally.
Ye, Zi;Kumar, Yogan J.;Sing, Goh O.;Song, Fengyan;Ni, Xianda;Wang, Jin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.500-521
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2021
Echocardiography, an ultrasound scan of the heart, is regarded as the primary physiological test for heart disease diagnoses. How an echocardiogram is interpreted also relies intensively on the determination of the view. Some of such views are identified as standard views because of the presentation and ease of the evaluations of the major cardiac structures of them. However, finding valid cardiac views has traditionally been time-consuming, and a laborious process because medical imaging is interpreted manually by the specialist. Therefore, this study aims to speed up the diagnosis process and reduce diagnostic error by providing an automated identification of standard cardiac views based on deep learning technology. More importantly, based on a brand-new echocardiogram dataset of the Asian race, our research considers and assesses some new neural network architectures driven by action recognition in video. Finally, the research concludes and verifies that these methods aggregating dynamic information will receive a stronger classification effect.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.5
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pp.297-307
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2022
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.39
no.6
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pp.53-67
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2002
The multimedia synchronization is one of the key issues to be resolved in order to provide a good quality of multimedia related services, such as Video on Demands(VoD), Lecture on Demands(LoD), and tele-conferences. In this paper, we introduce an adaptive multimedia synchronization algorithm using the level of buffers and load of servers, which are modeled and analyzed by ExSpect, a Petri net based simulation tool. In the proposed algorithm, the audio and video buffers are divided to 5 different levels, and the pre-defined play-out speed controller tries to make the buffer level to be normal in different temporal relations between multimedia streams using buffer levels and server loads. Because each multimedia packet is played by the pre-defined play-out speed, the media data can be reproduced within the permissible limit of errors while preserving the level of buffers to be normal. The proposed algorithm is able to handle and support various communication restrictions between providers and users, and offers little jitter play-out to many users in networks with the limited transmission capability. The performance of the developed algorithm is analyzed in various network conditions using a Petri net simulation tool.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.2C
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pp.132-140
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2007
In this paper, we proposed a new technique to encode and decode the digital hologram. Since the digital hologram (or fringe pattern) is generated by interference of light, it has much different property from natural 2D (2 dimensional) images. First, we acquisite optical-sensed or computer-generated hologram by digital type, and then extract a chrominance component. The extracted digital hologram for coding is separated into segments to use multi-view properties. The segmented hologram shows the similar characteristics with picturing an object with 2D cameras in various point of view. Since fringe pattern is visually observed like as noise, we expect that the fringe pattern has poor coding efficiency. To obtain high efficiency, the segment is transformed with DCT (Discrete Cosine Transform) which resembles hologram generation process with high performance. Each transformed segment passes the 3D scanning process according to time and spatial correlation, and is organized into a video stream. Since the segment which correspond to frame of a video stream consists of the transformed coefficients with wide range of value, it is classified and re-normalized. Finally it is compressed with coding tools. The proposed algorithm illustrated that it has better properties for reconstruction of 16 times higher compression rate than the previous researches.
In this paper, we describe a software implementation of a digital TV stream analyzer that can be used for analyzing and verifying digital TV bitstreams on personal computes. It accepts as input MPEG-2 transport streams (TS's) already stored on hard disks and doesn't require any special hardware. After classifying TS packets into program specific information(PSI) TS section auido, video, program clock reference (PCR) private data and null packets, it displays their contents through a graphic user interface along with the syntax elements of the TS header. Also it displays the decoded I frame nearest in time axis the TS packet currently shown This feature helps pin pointing the specific location of problematic parts in bitstreams. The bitsteam analyzer provides the compliance test of MPEG-2 Systems standard and the data injection functionality with which one can easily insert additional data to existing MPEG-2 bitstreams. Using the resulting system one can produce at low test streams for interactive broadcasting and data broadcasting for laboratory use.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.1B
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pp.1-12
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2002
In the multimedia CDMA mobile communication service, it is required to support various applications, such as voice, video, file transfer, e-mail, and Internet access, with guaranteed QoS. In the mixed traffic environment ,which consists of voice, stream data, and packet data, we analyze the network where preemptive priority is granted to delay-intolerant voice service and a buffer is offered to delay-tolerant stream data service. And, for best-effort packet data service, the access control by transmission permission probability is applied to obtain prominent throughput. To analyze the multimedia CDMA mobile communication system, we build a 2-dimensional markov chain model about prioritized-voice and stream data services and accomplish numerical analysis in combination with packet data traffic based on residual capacity equation.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.3
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pp.35-42
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2012
The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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