Image stitching is a technique for solving the problem of narrow field of view of a camera by composing multiple images. Recently, as the use of content such as Panorama, Super Resolution, and 360 VR increases, the need for faster and more accurate image stitching technology is increasing. So far, many algorithms have been proposed to satisfy the required performance, but the objective evaluation method for measuring the accuracy has not been standardized. In this paper, we present the problems of PSNR and SSIM(Structural similarity index method) measurement methods and propose a Local Differential Pixel Mean method. The LDPM evaluation method that includes geometric similarity and brightness measurement information is proved through a test, and the advantages of the evaluation method are revealed through comparison with SSIM.
In this study, a process of re-creating Jindo Buk Chum, one of the traditional Korean arts, into digital art using various artificial intelligence technologies was proposed. The audience's emotional data, quantified through artificial intelligence language analysis technology, intervenes in various object forms in the projection mapping performance and affects the big story without changing it. If most interactive arts express communication between the performer and the video, this performance becomes a new type of responsive performance that allows the audience to directly communicate with the work, centering on artificial intelligence emotion analysis technology. This starts with 'Chuimsae', a performance that is common only in Korean traditional art, where the audience directly or indirectly intervenes and influences the performance. Based on the emotional information contained in the performer's 'prologue', it is combined with the audience's emotional information and converted into the form of images and particles used in the performance to indirectly participate and change the performance.
In this paper, we implement an Android application for infant language education using marker-based augmented reality. Combining animal word markers (noun), size/color word markers (adjective), and action word markers (verb) in puzzle form to make a simple sentence, the application shows virtual contents related to the content of the sentence. For example, when an animal marker is showed up on a camera, the corresponding animal appears. Additionally, when the motion markers are combined, the animal's appearance changes into an animation in which it acts. When a user touched a marker, user can hear the sound of the word, which gives an auditory effect, and by adding the rotation function, user can see the animation in any direction. Our goal is to increase infants' interest in learning language and also increase the effectiveness of education on the meaning of words and the structure of simple sentences, by encouraging them to actively participate in language learning through visual and auditory stimuli.
This study classified the different types of service attributes being provided through cable VOD services and looked at how the key service attribute types affect the willingness to use paid VOD for each group of paid and non-experienced users. Studies have shown that for a group of non-experienced people, 'content information-oriented attributes' have the greatest impact, and for a group of experienced people, 'convenience-oriented attributes' have the greatest impact. Thus, expanding users of paid VOD services requires setting up step-by-step strategies that match their respective collective characteristics. For a group of non-experienced people, it is necessary to take a direct persuasion strategy through the provision of relevant information and an indirect approach strategy through the expansion of promotion opportunities, and for an experienced group, a strategy to expand functional convenience.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1330-1336
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2021
Media sharing platform such as YouTube have grown significantly in the mobile environment. This is a platform that allows users to select and view broadcast programs that are only available on TV through network-connected PCs and mobiles, and share their media content to communicate. Currently, in the era where mobile and TV broadcasts can be viewed equally, there is a time difference between the video and real-time screen transmitted to TV and mobile, different from the actual situation.We want this time difference to be realized in the same way as the real time, and there is a need for a system that can broadcast in a free environment at any time. Therefore, in this paper, a broadcasting system was designed and implemented in a mobile environment. The result of reducing the delay time difference due to the improvement of the processing method was obtained.
The talent trading platform is a platform that brokers transactions such as program coding, media content production (video, music, presentation materials, etc.), design, learning, and repair. Existing talent trading platforms provide a server-client model-based service, which incurs server operating costs and arbitration labor costs for transactions, which has a disadvantage that users bear high service fees. This paper proposes a method to reduce server and database operation costs by uploading transaction information to blocks through the system as a distributed app (dApp) based on the Ethereum platform. In addition, it proposes a method to lower transaction fees by reducing the labor cost of transaction arbitrators through smart contracts. Compare and analyze the cost processing procedure and transaction fee size of the blockchain-based talent trading platform and the existing talent trading platform.
Image outpainting is a very interesting problem in that it can continuously fill the outside of a given image by considering the context of the image. There are two main challenges in this work. The first is to maintain the spatial consistency of the content of the generated area and the original input. The second is to generate high quality large image with a small amount of adjacent information. Existing image outpainting methods have difficulties such as generating inconsistent, blurry, and repetitive pixels. However, thanks to the recent development of deep learning technology, deep learning-based algorithms that show high performance compared to existing traditional techniques have been introduced. Deep learning-based image outpainting has been actively researched with various networks proposed until now. In this paper, we would like to introduce the latest technology and trends in the field of outpainting. This study compared recent techniques by analyzing representative networks among deep learning-based outpainting algorithms and showed experimental results through various data sets and comparison methods.
This paper proposes a method to prioritize the virtual objects to be selected, considering both the user's hand and the geometric relationship with the virtual objects and the user's intention which is recognized in advance. Picking up virtual objects in VR content is an essential and most commonly used interaction. When virtual objects are located close to each other in VR, a situation occurs in which virtual objects that are different from the user's intention are selected. To address this issue, this paper provides different weights for user intentions and distance between user's hand and virtual objects to derive priorities in order to generate interactions appropriately according to the situation. We conducted the experiment in the situation where the number of virtual objects and the distance between virtual objects are diversified. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method when the density between virtual objects is high and the distance between each other is close, user satisfaction increases to 20.34% by increasing the weight ratio of the situation awareness. We expect the proposed method to contribute to improving interaction skills that can reflect users' intentions.
Park, Sangin;Kim, Jonghwa;Park, Soon Yong;Mun, Sungchul
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.5
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pp.738-750
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2022
In this study, we reviewed and discussed whether auditory stimuli with short length can evoke emotion-related neurological responses. The findings implicate that if personalized sound tracks are provided to XR users based on machine learning or probability network models, user experiences in XR environment can be enhanced. We also investigated that the arousal-relaxed factor evoked by short auditory sound can make distinct patterns in functional connectivity characterized from background EEG signals. We found that coherence in the right hemisphere increases in sound-evoked arousal state, and vice versa in relaxed state. Our findings can be practically utilized in developing XR sound bio-feedback system which can provide preference sound to users for highly immersive XR experiences.
Research for video key frame detection has been actively conducted in the fields of computer vision. Recently with the advances on deep learning techniques, performance of key frame detection has been improved, but the various type of video content and complicated background are still a problem for efficient learning. In this paper, we propose a novel method for key frame detection, witch utilizes contrastive learning and memory bank module. The proposed method trains the feature extracting network based on the difference between neighboring frames and frames from separate videos. Founded on the contrastive learning, the method saves and updates key frames in the memory bank, witch efficiently reduce redundancy from the video. Experimental results on video dataset show the effectiveness of the proposed method for key frame detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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