In this paper, we propose a novel algorithm that generates multi-view images by using various image features obtained from the given stereoscopic images. In the proposed algorithm, we first create an intensity gradient saliency map from the given stereo images. And then we calculate a block-based optical flow that represents the relative movement(disparity) of each block with certain size between left and right images. And we also obtain the disparities of feature points that are extracted by SIFT(scale-invariant We then create a disparity saliency map by combining these extracted disparity features. Disparity saliency map is refined through the occlusion detection and removal of false disparities. Thirdly, we extract straight line segments in order to minimize the distortion of straight lines during the image warping. Finally, we generate multi-view images by grid mesh-based image warping algorithm. Extracted image features are used as constraints during grid mesh-based image warping. The experimental results show that the proposed algorithm performs better than the conventional DIBR algorithm in terms of visual quality.
Since a movie is an experience goods, purchase can be decided upon preliminary information and evaluation. There are ongoing researches on what impact online reviews might have on movie revenues. Whereas research in the past was focused on the effect of online reviews. The influence of online reviews appears to be significant in products like a movie because it is difficult to evaluate the feature prior to "consuming" the product. Since an online review is regarded to be objective, consumers find it more trustworthy. Contrary to prior research focused on movie review ratings and volume, we focus moves on movie features related specific reviews. This research proposes a predictive model for movie revenue generation. We decided 15 criteria to classify movie features collected from online reviews through the online review mining and made up feature keyword list each criterion. In addition, we performed data preprocessing and dimensional reduction for data mining through factor analysis. We suggest the movie revenue predictive model is tested using discriminant analysis. Following the discriminant analysis, we found that online review factors can be used to predict movie popularity and revenue stream. We also expect using this predictive model, marketers and strategic decision makers can allocate their resources in more parsimonious fashion.
This study proposes an Architecture for user level End-to-end Quality of Service(QoS) using overlay In Next Generation Network(NGN). Inexisting NGNs, the IMS of a control plane provides user QoS through direct traffic control and resource-reservation over the IP packet transport network of a user plane. Further, a set of torrent studies are ongoing not only to maximize the QoS for users, but also to minimize the quality deterioration for supporting the user End-to-end QoS. Along with that, an extended QoS in user level must be considered, for Instance, differentiating service quality to support users' expectation, providing optimized contents by users' equipments, and so forth. Accordingly, the Overlay Service Network Architecture proposed by this study provides protocol adaptation for maximum throughput on transport layer by using the most efficient transport layer protocol to various network circumstances. Also, the Overlay Service Network Architecture on application layer distributes processing delay from the data transformation process of the user equipment to the network, and it is capable of intermediate processing depending on user service level. application service feature, and equipment circumstance as well. Thus, this study mainly proposes the Overlay Service Network Architecture for user level end-to-end QoS in NGN with the quality control features both on the transport layer and the application layer, an internal component feature, and a service scenario providing the QoS linking with 3GPP.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.143-152
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2012
It is well-known that image matching is necessary for automatic generation of 3D data such as digital surface data from aerial images. Recently developed aerial digital cameras allow to capture multi-strip images with higher overlaps and less occluded areas than conventional analogue cameras and that much of researches on multi-image matching have been performed, particularly effective methods of measuring a similarity among multi-images using point features as well as linear features. This research aims to investigate similarity measuring methods such as SSD and SNCC incorporated into a area based multi-image matching method based on vertical line locus. In doing this, different similarity measuring entities such as grey value, grey value gradient, and average of grey value and its gradient are implemented and analyzed. Further, both dynamic and pre-fixed adaptive-window size are tested and analyzed in their behaviors in measuring similarity among multi-images. The aerial images used in the experiments were taken by a DMC aerial frame camera in three strips. The over-lap and side-lap are about 80% and 60%, respectively. In the experiment, it was found that the SNCC as similarity measuring method, the average of grey value and its gradient as similarity measuring entity, and dynamic adaptive-window size can be best fit to measuring area-based similarity in area based multi-image matching method based on vertical line locus.
When the numerical analysis is carried out, it is necessary to set proper elements as a feature of analysis domains for more accurate simulations. In this study, Distinct Element Method(DEM) is applied, only considering repulsive force and tensile force except for frictional force and resisting force of particle. When the filled particles with initial Quad-tree type is relocated by DEM, a blank space existing among the particles can be minimized because the shape of particle is circular. Finally, it is the effective feature that the centroidal disposion of the particles is similar to an equilateral triangle. Triangular mesh are formed by using the Delaunay triangular technique on these relocated particles, the quality of triangular mesh is more improved by carrying out Laplace interpolations. The compared result of Aspect Ratio before and after the Laplace interpolation is shown that although the quality of triangular mesh made by DEM is good, the later triangular mesh are higher quality than the formers. In this study, although the developed technique takes a longer calculational time than the previous technique to generate triangular mesh, it is considered that the applicable possibility is very high in the generation of finite element mesh about wave analysis and various numerical simulation to need a complex or reappearance of exact topography.
An emotion-based video scene retrieval algorithm is proposed in this paper. First, abrupt/gradual shot boundaries are detected in the video clip representing a specific story Then, five video features such as 'average color histogram' 'average brightness', 'average edge histogram', 'average shot duration', and 'gradual change rate' are extracted from each of the videos and mapping between these features and the emotional space that user has in mind is achieved by an interactive genetic algorithm. Once the proposed algorithm has selected videos that contain the corresponding emotion from initial population of videos, feature vectors from the selected videos are regarded as chromosomes and a genetic crossover is applied over them. Next, new chromosomes after crossover and feature vectors in the database videos are compared based on the similarity function to obtain the most similar videos as solutions of the next generation. By iterating above procedures, new population of videos that user has in mind are retrieved. In order to show the validity of the proposed method, six example categories such as 'action', 'excitement', 'suspense', 'quietness', 'relaxation', 'happiness' are used as emotions for experiments. Over 300 commercial videos, retrieval results show 70% effectiveness in average.
This paper examines the delayed situations for gender equality in South Korean, Japanese, and Taiwanese families despite the challenge to the gender division of labor in modern society, and to analyze the contradiction between the notions of gender equality and the experiences women face in East Asia countries. Using EASS data, we analyze the effective difference over the division of household labor according to women's age and length of school time, attitude for gender division of labor, couple's labor time, and family network. In South Korea and Taiwan, men's actual ratio of household division is higher than Japanese men's. On the other hand, Japanese women's ratio of household division is the highest in spite of their progressive attitude for gender equality. It is due to the difference of women's working time among the countries. In South Korea and Taiwan, women tend to work in full time job, so that they seem to inevitably reduce the time for household labor. The family characteristics have an effect on the women's ratio of household division in Taiwan, and the feature of women's employment does in South Korea. The high percentage of three-generation household contributes to the reduction of housework burden in Taiwan. In South Korea, the higher women's education levels, the higher the women's ratio of household division. Women's weakened bargaining power for household labor is due to the relatively low level of high-educated women's economic participation in South Korea. This paper reveals the effective factors on the gender division of household labor. We propose the necessity of the macro-level analysis as well as the analysis of the personal and conjugal feature.
This paper proposes an efficient data representation of stereo images using edge-based mesh optimization. Mash-based two dimensional warping for stereo images mainly depends on the performance of a node selection and a disparity estimation of selected nodes. Therefore, the proposed method first of all constructs the feature map which consists of both strong edges and boundary lines of objects for node selection and then generates a grid-based mesh structure using initial nodes. The displacement of each nodal position is iteratively estimated by minimizing the predicted errors between target image and predicted image after two dimensional warping for local area. Generally, iterative two dimensional warping for optimized nodal position required a high time complexity. To overcome this problem, we assume that input stereo images are only horizontal disparity and that optimal nodal position is located on the edge include object boundary lines. Therefore, proposed iterative warping method performs searching process to find optimal nodal position only on edge lines along the horizontal lines. In the experiments, we compare our proposed method with the other mesh-based methods with respect to the quality by using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) according to the number of nodes. Furthermore, computational complexity for an optimal mesh generation is also estimated. Therefore, we have the results that our proposed method provides an efficient stereo image representation not only fast optimal mesh generation but also decreasing of quality deterioration in spite of a small number of nodes through our experiments.
In this paper, we propose a highly precise vehicle detection method with low false alarm using billboard sweep stereo matching and multi-stage hypothesis generation. First, we capture stereo images from cameras established in front of the vehicle and obtain the disparity map in which the regions of ground plane or background are removed using billboard sweep stereo matching algorithm. And then, we perform the vehicle detection and tracking on the labeled disparity map. The vehicle detection and tracking consists of three steps. In the learning step, the SVM(support vector machine) classifier is obtained using the features extracted from the gabor filter. The second step is the vehicle detection which performs the sobel edge detection in the image of the left camera and extracts candidates of the vehicle using edge image and billboard sweep stereo disparity map. The final step is the vehicle tracking using template matching in the next frame. Removal process of the tracking regions improves the system performance in the candidate region of the vehicle on the succeeding frames.
Kim, Sung-Yeol;Lee, Sang-Beom;Kim, Yoo-Kyung;Ho, Yo-Sung
Journal of Broadcast Engineering
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v.11
no.4
s.33
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pp.471-482
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2006
In this paper, we propose a new scheme to generate multi-view images utilizing depth map decomposition and adaptive edge smoothing. After carrying out smooth filtering based on an adaptive window size to regions of edges in the depth map, we decompose the smoothed depth map into four types of images: regular mesh, object boundary, feature point, and number-of-layer images. Then, we generate 3-D scenes from the decomposed images using a 3-D mesh triangulation technique. Finally, we extract multi-view images from the reconstructed 3-D scenes by changing the position of a virtual camera in the 3-D space. Experimental results show that our scheme generates multi-view images successfully by minimizing a rubber-sheet problem using edge smoothing, and renders consecutive 3-D scenes in real time through information decomposition of depth maps. In addition, the proposed scheme can be used for 3-D applications that need the depth information, such as depth keying, since we can preserve the depth data unlike the previous unsymmetric filtering method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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