In the video retrieval system, visual clues of still images and motion information of video are employed as feature vectors. We generate the temporal textures to express the motion information whose properties are simple expression, easy to compute. We make those temporal textures of wavelet coefficients to express motion information, M components. Then, temporal texture feature vectors are extracted using spatial texture feature vectors, i.e. spatial gray-level dependence. Also, motion amount and motion centroid are computed from temporal textures. Motion trajectories provide the most important information for expressing the motion property. In our modeling system, we can extract the main motion trajectory from the temporal textures.
스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.
Increase of hypertext transfer protocol (HTTP)-based video popularity causes that broadband and Internet service providers' links transmit mainly multimedia content. Network planning, traffic engineering or congestion control requires understanding of the statistical properties of network traffic; therefore, it is desirable to investigate the characteristic of traffic traces generated, among others, by systems which employ adaptive bit-rate streaming. In our work, we investigate traffic originating from 120 client-server pairs, situated in an emulated laboratory environment, and multiplexed onto a single network link. We show that the structure of the traffic is distinct from the structure generated by first and second generation of HTTP video systems, and furthermore, not similar to the structure of general Internet traffic. The obtained traffic exhibits negative correlations, anti-persistence, and its distribution function is skewed to the right. Furthermore, we show that the traffic generated by clients employing the same or similar play-out strategies is positively correlated and synchronised (clustered), whereas traffic originated from different play-out strategies shows negative or no correlations.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.
시간적 특성을 가진 비디오 자료와 같은 멀티미디어의 자료에 접근하기 위해서는 내용 기반 이미지 검색 기술이 필요하다. 더욱이, 내용 기반 이미지 검색의 기본적인 기술 중의 하나가 대표키 프레임들의 추출이다. 제안된 방법을 구현했을 뿐만 아니라, 대표키 프레임들이 비디오 데이터의 특성에 대한 데이터 분석을 사용하여 추출될 수 있음을 보였다. 또한, 제안된 방법이 정확함 뿐만 아니라 효과적이라는 것을 증명하였다. 제안한 방법은 비디오 데이터 베이스를 위해 색인을 구축하는데 매우 유용하다. 그러므로 제안한 방법이 실세계에서 비디오 데이터 베이스를 구축하는데 사용되기를 기대한다.
본 논문은 인간에 의해 주관적으로 측정되던 이동 멀티미디어 영상 품질에 대한 방법을 개선하기 위한 논문이다. 다양한 열화요인을 가지는 동영상의 정량적이며 객관적인 화질평가를 위해서는 기존의 PSNR의 한계를 보완하고 전송망에서 발생하는 오류를 고려하여야 한다. 따라서, 본 논문에서는 인간의 인지특성을 반영할 수 있는 새로운 객관적 화질측정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 멀티미디어 서비스 영상의 품질을 다양하고 정확하게 측정할 수 있으며 서비스 가이드라인을 설정하여 고품질 영상서비스를 제공하는 표준안 설정을 위한 측정 방법과 시스템으로 활용될 수 있다.
소프트웨어의 비약적인 발전으로 인해 전문가들에 의해서만 가능하였던 디지털 컨텐츠에 대한 복사, 변질이 일반인들에 의해서도 손쉽게 되었다. 이렇게 디지털 컨텐츠는 여러 장점에도 불구하고 많은 문제점을 야기하게 되었다. 따라서 컨덴츠의 제작자는 소유권 주장이나 내용의 변질에 대한 인증과 검증을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 디지털 비디오 콘텐츠에 적합한 동영상 워터마킹을 제안하여 MPEG-2 부호기와 복호기에 적용하였고, 동영상에 워터마크를 삽입하기 위해 블록 재정렬 알고리즘과 SCL(Secret Code List)을 제안하여 알고리즘의 기밀성(confidentiality)과 무결성(integrity)을 동시에 만족하였다. 제안한 동영상 워터마킹 시스템의 실험결과는 CIF 크기의 MPEG-2 동영상을 기준으로 16대 1의 압축비에서 최대 3kbps의 워터마크 삽입용량과 추출된 워터마크가 0.99이상의 상관도를 가지는 강인함과 워터마크 된 동영상의 화질열화와 비트율의 변화가 없는 장점을 가지며, 압축과 크기변경 등의 트랜스코딩(Transcoding) 공격에 대해 강건함을 보였다.
본 논문에서는 MCTF와 표준 비디오 압축 도구를 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 홀로그램은 객체 영상과 깊이 정보를 바탕으로 하여 컴퓨터 생성 알고리즘으로부터 생성되었다. 제안한 알고리즘은 홀로그램을 분리하는 국부화 과정, $64\times64$ 크기의 세그먼트를 나누는 과정, 상관성을 유도하기 위한 DCT 과정, MCTF 과정, 압축을 위해 비디오 시퀀스를 만드는 과정, 그리고 H.264/AVC를 이용하여 압축하는 과정으로 구성된다. 제안한 알고리즘은 이전의 연구와 비교할 때 복원된 객체에 대해서 10%만큼 압축 효율이 향상되었다.
Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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