KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4448-4466
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2018
In recent years, due to its high efficiency and better performance, the high efficiency video coding (HEVC) has become the most common compression standard in the field of video coding. In this paper, the framework of HEVC is deeply analyzed, and an improved HEVC video coding algorithm based on all phase biorthogonal transform (APBT) is proposed, where APBT is utilized to replace the discrete cosine transform (DCT) and discrete sine transform (DST) in original HEVC standard. Based on the relationship between APBT and DCT, the integer APBT is deduced. To further improve the coding performance, an optimal HEVC video coding algorithm based on hybrid APBT is proposed. The coding performance of the proposed HEVC coding algorithm is improved without increasing the complexity. Experimental results show that compared with HEVC standard algorithm, the improved HEVC video coding algorithm based on hybrid APBT can improve the coding performance of chrominance components by about 0.3%.
This paper presents the interior space information using 6D-360 degree immersive media video information. And we implement the augmented reality, which includes a variety of information such as position information, movement information of the specific location in the interior space GPS signal does not reach the position information. Augmented reality containing the 6D-360 degree immersive media video information provides the position information and the three dimensional space image information to identify the exact location of a user in an interior space of a moving object as well as a fixed interior space. This paper constitutes a three dimensional image database based on the 6D-360 degree immersive media video information and provides augmented reality service. Therefore, to map the various information to 6D-360 degree immersive media video information, the user can check the plant in the same environment as the actual. It suggests the augmented reality service for the emergency escape and repair to the passengers and employees.
In this paper, we propose a method for generating graphic objects having realistic shadows inserted into video sequence for the enhanced augmented reality. Our purpose is to extend the work of [1], which is applicable to the case of a static camera, to video sequence. However, in case of video, there are a few challenging problems, including the camera calibration problem over video sequence, false shadows occurring when the video camera moves and so on. We solve these problems using the convenient calibration technique of [2] and the information from video sequence . We present the experimental results on real video sequences.
Although quality metrics for 2D video quality assessment have been proposed, the quality models on stereoscopic video have not been widely studied. In this paper, a new objective video quality metric for s tereoscopic video is proposed. The proposed algorithm consider three factors to evaluate stereoscopic video quality: blocking artifact, blurring artifact, and the difference between left and right view of stereoscopic vide o. The results show that the proposed algorithm has a higher correlation with DMOS than the others.
동영상 정보는 자료의 양이 방대하고 다양하여 압축된 형태로 저장하고 검색하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 동영상 문서의 구조를 추출하고 동영상 스트림의 인데싱에 대한 의미를 부여할 수 있는 일반적인 데이터 모델을 제시하고, 이 모델을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 자료를 데이터베이스에 저장하고 검색하는 MPEG-2 압축 동영상 정보 관리 시스템(CVIMS, Compressed Video Information Management System)을 제안한다. CVIMS는 MPEG-2 파일에서 I-프레임들을 추출하고, 그 중에서 키 프레임(대표 이미지)을 선택한 후, 선택된 키 프레임에 대한 축소그림(thumbnail)과 캡션 및 그림 설명 정보를 데이터베이스에 저장한다. 그리고 데이터베이스에 저장된 MPEG-2 동영상을 질의어나 키 프레임을 통해 검색한다.
Han, Longzhe;Nguyen, Dinh Han;Kang, Seung-Seok;In, Hoh Peter
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3775-3788
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2014
With the increasing number of the wireless and mobile networks, the way that people use the Internet has changed substantively. Wireless multimedia services, such as wireless video streaming, mobile video game, and mobile voice over IP, will become the main applications of the future wireless Internet. To accommodate the growing volume of wireless data traffic and multimedia services, cognitive radio (CR) and Information-Centric Network (ICN) have been proposed to maximize the utilization of wireless spectrum and improve the network performance. Although CR and ICN have high potential significance for the future wireless Internet, few studies have been conducted on collaborative operations of CR and ICN. Due to the lack of infrastructure support in multi-hop ad hoc CR networks, the problem is more challenging for video streaming services. In this paper, we propose a Cross-layer Video Streaming Mechanism (CLISM) for Cognitive Radio Ad Hoc Information Centric Networks (CRAH-ICNs). The CLISM included two distributed schemes which are designed for the forwarding nodes and receiving nodes in CRAH-ICNs. With the cross-layer approach, the CLISM is able to self-adapt the variation of the link conditions without the central network controller. Experimental results demonstrate that the proposed CLISM efficiently adjust video transmission policy under various network conditions.
Han, Longzhe;Maksymyuk, Taras;Bao, Xuecai;Zhao, Jia;Liu, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4572-4586
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2019
Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.
Video captioning refers to the process of extracting features from a video and generating video captions using the extracted features. This paper introduces a deep neural network model and its learning method for effective video captioning. In this study, visual features as well as semantic features, which effectively express the video, are also used. The visual features of the video are extracted using convolutional neural networks, such as C3D and ResNet, while the semantic features are extracted using a semantic feature extraction network proposed in this paper. Further, an attention-based caption generation network is proposed for effective generation of video captions using the extracted features. The performance and effectiveness of the proposed model is verified through various experiments using two large-scale video benchmarks such as the Microsoft Video Description (MSVD) and the Microsoft Research Video-To-Text (MSR-VTT).
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.
동영상 어댑테이션 시스템은 네트워크 제약, 클라이언트 제약 등을 만족하면서, 동영상의 품질이 최대가 되도록 동영상을 변환해 주는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 정적으로 중간 동영상과 품질측정에 관한 정보를 생성해두는 준-동적 어댑테이션 시스템을 제안한다. 중간 동영상은 원본 동영상의 해상도를 반으로 줄여가며 생성되어, 서버에 저장된다. 품질 측정에 관한 정보는 프레임 율 별 부드러운 정도의 수치와, 픽셀 당 비트 량 별 선명한 정도의 수치에 대한 테이블을 정적으로 생성해 둔 것이다. 이런 중간 결과물들은 클라이언트에서의 서비스 품질을 고려하며 동적으로 동영상을 변환 할 때 가능한 빠르게 동영상 변환이 수행될 수 있도록 해준다. 실험 결과 제안된 어댑테이션 시스템은 기존의 동적 어댑테이션 시스템에 비해 약 30배정도 빠르게 어댑테이션을 수행하는 반면, 약 2%정도의 품질 저하가 있었고 중간동영상을 저장하기 위한 추가적인 서버공간이 필요하다는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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