IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.110-114
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2015
This paper reports a novel object-detection technique in video sequences. The proposed algorithm consists of detection of objects in illuminated and occluded videos by using object features and a neural network technique. It consists of two functional modules: region-based object feature extraction and continuous detection of objects in video sequences with region features. This scheme is proposed as an enhancement of the Lowe's scale-invariant feature transform (SIFT) object detection method. This technique solved the high computation time problem of feature generation in the SIFT method. The improvement is achieved by region-based feature classification in the objects to be detected; optimal neural network-based feature reduction is presented in order to reduce the object region feature dataset with winner pixel estimation between the video frames of the video sequence. Simulation results show that the proposed scheme achieves better overall performance than other object detection techniques, and region-based feature detection is faster in comparison to other recent techniques.
In this paper, we introduce a technique for 360-degree panoramic video streaming with multiple virtual cameras in real-time. The proposed technique consists of generating 360-degree panoramic video data by ORB feature point detection, texture transformation, panoramic video data compression, and RTSP-based video streaming transmission. Especially, the generating process of 360-degree panoramic video data and texture transformation are accelerated by CUDA for complex processing such as camera calibration, stitching, blending, encoding. Our experiment evaluated the frames per second (fps) of the transmitted 360-degree panoramic video. Experimental results verified that our technique takes at least 30fps at 4K output resolution, which indicates that it can both generates and transmits 360-degree panoramic video data in real time.
최근 영상 장비와 기술이 발전함에 따라 우리 군에서도 작전지역에 대한 정보를 획득하고, 효율적인 지휘통제에 활용하기 위해 수많은 영상정보가 생산되어 활용되고 있다. 이때 현재 군내에서 활용하고 있는 영상 재생장비는 저성능의 전술용 다기능 단말기(TMFT)로부터 고성능의 영상서버에 이르기까지 매우 다양하고, 영상이 전송되는 네트워크 또한 저속의 전술정보통신체계(TICN)로부터 초고속의 국방광대역통합망(M-BcN)에 이르기까지 다양하다. 따라서 이기종(異機種) 통신장비 및 네트워크 환경에서 국방 영상정보를 효율적으로 전송할 수 있는 스트리밍 기법이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확장비디오코딩(SVC) 및 균형선택 알고리즘 기반의 피투피(P2P) 스트리밍 기법을 제안한다. 비토렌트 기반의 시뮬레이터를 활용한 성능분석결과 우리가 제안하는 균형선택 알고리즘 기반의 스트리밍 기법은 순차선택이나 희소선택 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권4호
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pp.630-636
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2008
Monitoring the location of the shoreline and foreshore changes through the time and core tasks are carried out by coastal engineers for a wide range of research. With the advent of digital imaging technology, the shore-based video monitoring system provides many advantages than field surveys. This study presents the development and construction(installation) of video monitoring system to assist the study of coastal and shoreline dynamics and evolution, especially sandbar variation at the Nakdong river estuary. For the purpose of this study, at high building near the Dadea-po beach (St. 2) and Jinudo(island) (St. 1) foreshore region, where coastline variation is highly active, 5 video cameras installed; the coastline movement has monitored since Aug. 2007 using the systems. From the image results of video camera, the 'Spit' type sandbar appears at the foreshore region of Doyodeung and Dadea-po beach and measured the deposition process of Jinudo(island) foreshore region. As a result, the monitoring system using video-based technique built in this study would be able to identify changes in the area and width of shoreline and beach of Nakdong river estuary.
Under the worldwide booming internet environment, there has been increasing demand for various multimedia services. Especially the demand for effective video services has been rapidly increased. In this paper, we describe the implementation of video service system for internet use based on H/263 video compression technique and UDP socket on the TCP/IP environment. In addition, by using the plug-in-play technique, the implemented system improved user interface for correct retrieval and easy usage.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.87-96
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2021
The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.
In the images of a video camera employed for surveillance, detecting targets by extracting foreground image is of great importance. The foreground regions detected, however, include not only moving targets but also their shadows. This paper presents a novel technique to detect shadow pixels in the foreground image of a video camera. The image characteristics of video cameras employed, a web-cam and a CCD, are first analysed in the HSV color space and a pixel-level shadow detection technique is proposed based on the analysis. Compared with existing techniques where unified criteria are used to all pixels, the proposed technique determines shadow pixels utilizing a fact that the effect of shadowing to each pixel is different depending on its brightness in background image. Such an approach can accommodate local features in an image and hold consistent performance even in changing environment. In experiments targeting pedestrians, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.
VOD(Video On Demand) 시스템은 실시간으로 사용자의 요구를 받아들여 동영상 서비스를 제공하는 시스템으로서 크게 서비스를 제공하는 서버와 사용자의 요구를 처리하는 클라이언트로 구성된다. 하나의 서버에서 다수의 사용자에게 1:1로 서비스를 제공하기에는 네트워크 대역폭의 제약이 크기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되어왔다. 그 동안 제안된 다양한 멀티캐스트 기반의 VOD시스템들 중에서 Batching방식의 VOD시스템이 단순하면서 네트워크 부하가 적은 것으로 알려져 있다. 하지만 Batching방식에 의한 VOD시스템에서는 VCR(Video Cassette Recorder)기능을 제공하기 어렵기 때문에 VOD시스템의 On-Demand 특성을 제대로 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 대표적인 동영상 압축표준인 MPEG의 특성을 이용하여 VCR기능을 제공하기 위해 필요한 대역폭을 최소화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 MPEG로 압축된 동영상에서 독립적 재생이 가능한 I픽쳐만 추출하여 빠른 재생을 위한 데이터를 별도로 구성한다. 이렇게 구성된 빠른 재생을 위한 데이터와 일반적인 재생을 위한 데이터 모두 Batching방식으로 멀티캐스팅으로 전송한다. 성능분석을 통하여 제안된 기법을 사용할 경우 클라이언트의 버퍼요구량과 네트워크 사용량을 줄이고 이와 더불어 CPU사용량도 줄어드는 것을 확인하였다.
Unequal Error Protection(UP) is reasonable scheme in transmission of compressed video with low bit rate. Because it offers the error correction ability each other data according to the Source Significance Information. Hence it can also be flexible to the given channel environment on the video transmission. This paper propose the joint source channel coding through the UEP in consideration of the hierarchical structure of H.263+ based video and the influence of the transmission error. It especially proposes the error-resilient video transmission technique which can reduce complexity of channel coder & decoder by partitioning the video data with a frame. As the result of the proposed algorithm, it is possible to increase the quality of reconstructed video in the error environment without creating additional bits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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