A simple efficient method of spotting and recognizing hand gestures in video is presented using a network of hidden Markov models and dynamic programming search algorithm. The description starts from designing a set of isolated trajectory models which are stochastic and robust enough to characterize highly variable patterns like human motion, handwriting, and speech. Those models are interconnected to form a single big network termed a spotting network or a spotter that models a continuous stream of gestures and non-gestures as well. The inference over the model is based on dynamic programming. The proposed model is highly efficient and can readily be extended to a variety of recurrent pattern recognition tasks. The test result without any engineering has shown the potential for practical application. At the end of the paper we add some related experimental result that has been obtained using a different model - dynamic Bayesian network - which is also a type of stochastic model.
본 논문에서는 H.261로 압축된 비디오 데이터에서 움직임 검출과 장면 변환과 같은 이벤트를 압축된 정보인 움직임벡터를 이용하여 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 압축된 데이터를 이용함으로써 성능 향상은 물론 움직임 검출, 움직임 기간 검출, I 프레임 검출 등의 다양한 이벤트의 실시간 검출을 가능하게 한다.
Face Detection is an essential first step of the face recognition, and this is significant effects on face feature extraction and the effects of face recognition. Face detection has extensive research value and significance. In this paper, we present and analysis the principle, merits and demerits of the classic AdaBoost face detection and ASM algorithm based on point distribution model, which ASM solves the problems of face detection based on AdaBoost. First, the implemented scheme uses AdaBoost algorithm to detect original face from input images or video stream. Then, it uses ASM algorithm converges, which fit face region detected by AdaBoost to detect faces more accurately. Finally, it cuts out the specified size of the facial region on the basis of the positioning coordinates of eyes. The experimental result shows that the method can detect face rapidly and precisely, with a strong robustness.
현재 인터넷의 구조적 문제점을 해결 하기 위한 미래 인터넷 연구는 컨텐츠 기반의 네트워크를 대상으로 하고 있다. 컨텐츠 중심의 네트워크(CCN)에서는 중계 노드가 컨텐츠 데이터를 저장 하고 있다. 하지만 사용자의 환경에 적합한 컨텐츠를 보내기 위해서는 트랜스코딩 과정이 필요 하다. 우리는 이 과정의 오버헤드를 줄이기 위하여 비디오 컨텐츠를 단계별로 계층화 시킬 수 있는 H.264/SVC 코덱을 사용하여, CCN 의 중계 노드에서 사용자 환경에 맞추어 다른 계층의 비디오 컨텐츠 전송을 가능 하게 하는 기법을 제시한다.
기술이 발전함에 따라 복합적인 모달리티 정보를 포함하는 멀티미디어 데이터의 수집이 용이해지면서, 사람의 성격 특성을 이해하고 이를 개인화된 에이전트에 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 비디오 스트림 구조를 활용하여 사용자 특성을 예측하기 위한 동적 키프레임 추출 방법을 제안한다. 비디오 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 무작위로 선택한 프레임에서 특징을 추출하던 기존의 방법을 개선하여 영상 내 시간에 따른 정보와 변화량을 기반으로 중요한 프레임을 선택하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 제 3자가 평가한 Big-five 지표 값이 레이블링된 대표적인 데이터셋인 First Impressions V2 데이터셋을 사용하여 외면에서 발현되는 특징들을 기반으로 영상에서 등장하는 인물들의 성격 특성을 예측했다. 결론에서는 선택된 키프레임에서 멀티 모달리티 정보를 조합하여 성격 특성을 예측한 결과와 베이스라인 모델과의 성능을 비교한다.
현 3D 실험방송에서는 기존 시스템과의 역호환성 보장을 위해 좌 영상과 우 영상의 듀얼 스트림을 전송하는 서비스 호환(service compatible) 3D 서비스를 진행하고 있다. 이와 같은 듀얼 스트림 방식은 제한된 방송대역 19Mbps에서 좌,우 두 개의 영상을 전송함으로 화질의 제약이 따를 수 있다. 이에 본 논문에서는 상기 고정된 대역폭으로 인한 화질의 열화없이 안정적인 화질을 제공할 수 있는 NRT(Non-RealTime)기반 연동형 지상파 3D 방송 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 지상파 방송대역에 국한되지 않고 비 실시간으로 좌 또는 우 영상을 미리 전송하여 저장하고, 미리 저장된 콘텐츠와 실시간 방송 콘텐츠의 동기화를 통해 고화질 스테레오스코픽 영상을 구성한다. 이를 위해 본 논문에서는 실시간 방송기술과 비 실시간 방송기술을 각각 분석하고, 비 실시간 연동형 고화질 3DTV시스템을 구현할 수 있는 알고리즘을 통한 실험결과를 통해 제안한 NRT 기반 연동형 지상파 3D 방송 시스템을 검증하였다.
뉴스의 중요성이 한층 강조되고 있는 정보화시대에 TV뉴스의 영상제작 분야는 다매체 다채널 디지털방식 등 첨단 기술로 끊임없이 진보되어 오고 있다. 하루가 다르게 발전하는 첨단 방송장비들과 새로운 표현기법들은 오랫동안 방송현업에 종사하고 있는 사람들도 당황스럽게 한다. 영상제작방식은 변화의 속도를 더 빠르게 실감하고 있으며 고품질의 영상정보를 수용하려는 시청자들은 이런 변화들을 오히려 반겼을 것이다. 그 동안 전통적 관념으로 영상표현방식이 존재하고 있었는데 TV뉴스 영상에서는 이미지너리 라인을 적용한 표현방식이 있었다. 수용자에게 이제 전통적인 영상표현은 TV뉴스 속에서 중요성을 상실하고 있다. 그러나 진보되어가는 시대적 흐름에 영상표현 방식도 변화를 가져왔고 영상 제작자들은 시청자들의 욕구를 충족시키기 위하여 보완점을 만들어 냈다. 본 논문에서는 기존의 영상제작 방식도 시대적 흐름에 따르지 않고 적응하지 못하고 있다는 의미에서 TV뉴스영상의 이미지너리 라인을 확대 해석해야 할 필요성을 제기하고자 한다. 지금의 영상은 오직 비디오만을 주장하지 않는다. 비디오와 오디오를 통틀어 정의되고 있다. 아울러 이미지너리 라인의 개념도 영상제작에 확대 해석하고 적용해서 수용자들의 이해를 돕고 바른 TV뉴스 영상을 수용자 뿐 아니라 제작자들에게도 인식시키고자 한다.
최근 인터넷에서 많은 관심을 보이고 있는 동영상 개인 미디어(UCC:User-Created Contents)를 영상 콘텐츠의 기본적인 매체라 할 수 있는 TV상에서 직접 즐길 수 있다면 관련 미디어의 대중적인 효과는 배가 될 것이다. 디지털 케이블 방송에서 UCC와 같은 다양하고 많은 미디어 콘텐츠를 서비스하고자 한다면 현재의 OCAP 표준 환경에서는 RVOD(Real Video on Demand)와 동일한 서비스 모델을 가져야 하는 부담과 UCC 제공을 위한 방송 플랫폼별 인터페이스가 필요할 것이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 Return Path기반으로 RTP(Real-time Transport Protocol)을 이용해 기존의 VOD방식의 스트림 대역에서 분리하고 별도의 네트워크 VOD 프로토콜을 구현하고자 한다. 이는 라이브 방송환경과 동일한 인프라의 지속적인 확장보다 기존의 네트워크 환경을 이용하여 VOD 서비스를 위한 인프라에 많은 영향을 받지 않는 서비스가 가능할 수 있도록 하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 RTP 사용을 위해 셋톱박스상의 다운로드 가능한 구조의 클래스 분석과 디코딩을 위한 전송 스트리밍 서버 및 트랜스코딩 과정의 설계에 중점을 두고 서술한다. 경량화 된 VOD 서비스 환경을 설계함으로써 방송환경 하에서 주문형 서비스의 효율적인 확장성을 보장할 수 있는 기회를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
주문형 비디오 서버에서 동시에 서비스 될 수 있는 사용자의 수는 서버의 단위 시간당 처리량에 의해 결정되는데, 서버의 처리량은 대부분 디스크의 처리량에 의해 제약을 받는다. 따라서, 디스크의 처리량은 서버 설계에 있어서 매우 중요한 요소가 되며, 대부분의 서버의 경우, 이를 높이기 위해 디스크 배열을 이용한다. 본 논문에서는 디스크 배열에서 디스크들의 탐색 시간을 줄여 전반적으로 디스크의 처리량을 증대시킬 수 있는 효율적인 주기적 요철 묶음 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 디스크 내 인접 영역에 저장된 데이터를 요청하는 주기적 요청들을 하나의 묶음으로 만들고, 각 묶음들이 동일 디스크를 순차적으로 접근할 수 있도록 좌대칭 혹은 우대칭 형식으로 정렬하여 각 디스크에서 요청들이 겪게되는 탐색 시간을 줄인다. 이는 단일 데이터 스트림에 의해 요구되는 디스크 대역폭을 줄일 수 있으므로, 서버는 주어진 시스템 자원 하에서 보다 많은 사용자들을 서비스 할 수 있다. 모의 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 기법들에 비해 보다 많은 사용자들을 서비스 할 수 있음이 확인되었다. 일반적인 192KB의 블록 크기를 이용할 경우, 일반 디스크 배열에 비해 평균 20%의 사용자 대기 시간 감소와 평균 8%의 동시 이용자 증가를 보였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 스트림들에 대한 사용자 선호도 변화에 맞추어 묶음들을 재구성하는 적응 기법을 제시한다.
T-DMB (Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting)는 비디오 부가데이터 서비스 표준으로 MPEG-4 BIFS (Binary Format for Scene) Core2D 장면서술 프로파일과 그래픽스 프로파일을 채택하였다. BIFS 기능을 이용하면 송신측에서 지정하는 속성에 따라 글자, JPEG 정지영상, 도형 등을 수신측의 주 화면상에 오버레이 할 수 있고, 원하는 객체에 클릭 가능한 버튼이나 웹 링크를 설정할 수 있어 다양한 형태의 대화형 방송이 가능하다. 본 논문은 비디오 부가데이터 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 개발 중인 시스템은 사용자의 조작에 따라 프로그램에 실시간으로 반영되는 부가데이터 서비스 제공, 비디오 인코더와의 연동 및 안정성에 중점을 두었으며, BIFS 실시간 시스템, 자동 스트림 제어 시스템, 수신 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 시스템의 기본기능들은 방송 프로그램과 제작 현장의 특성을 최우선적으로 반영하여 설계되었다. 개발된 시스템은 KBS T-DMB 부가데이터 시범서비스에 사용되었으며, 안정성 강화 등의 작업을 거친 후 본 방송에 투입될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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