Nowadays, smart phone is being popularly used for communication, entertainment, and information retrieval. While demands on video traffic over mobile networks increases sharply, the wireless link capacity is often limited to fully support the traffic demand. Therefore, the size of video data needs to be reduced to provide high quality video with limited capacity. To handle this issue, we propose a video editing system using the ffmpeg library. The proposed system can provide a high quality video with a relatively small data size, thereby facilitating the mobile streaming services and live-video games.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.110-116
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2011
The production environment of fast and accurate news video has been continuously changing together with technology advance. Especially, the editing of the news video advanced focusing on the non-linear system by the introduction of digital technology and the recording of news video advanced to 'tapeless' base. In this new news video production environment, the recorded news videos are transmitted, edited and archived through the NPS (Network Production System), which dramatically improves the efficiency of the news video production. However, there are some issues which need to be resolved in the introduction of NPS. The purpose of this research is to identify the necessity of NPS introduction in the changing news video production environment, explore the issues which should be resolved and suggest the proper way to introduce the NPS to broadcasting companies.
In this paper, we proposed cross-layered approach of video codec and communication system for the efficient video streaming service. Conventional video streaming is served by divided system which consist of video codec layer and communication layer. Its disintegration causes the limitation of the performance of video streaming service. With the cross-layered design, each layer could share the information and the service is able to enhance the performance. And we proposed the selective retransmission method in communication system based on the cross-layered system that reflect the information of encoded video data. Selective retransmission method which consider the characteristics of video data improves the performance of video streaming services. We verified the proposed method with raw format full HD test sequence with H.264/AVC codec and MATLAB simulation. The simulation results show that the proposed method improves about 10% PSNR performance.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
본 논문에서는 영상 편집이 익숙하지 않은 시니어 동영상 크리에이터를 위한 동영상 편집 시스템을 설명한다. 영상분석 기술을 이용하여 편집소스 동영상을 분석하여 각종 정보를 제공하고, 자동으로 일부 장면을 삭제한다. 사용자가 다수의 소스 콘텐츠를 입력하였을 때, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 샷 단위로 분할하고, 이 중 동영상 편집에서 배제할 부분을 구분한다. 각 샷 별로 중요도를 계산하여 샷 단위로 자동 삭제가 가능하도록 한다. 중요도 계산을 위해서 동영상 초점 정보를 추출하여 활용하는데, 이는 초점이 맞지 않는 영상 또는 흔들린 영상을 배제할 수 있도록 한다. 이후 시스템은 객체 인식을 수행하고, 얼굴이 나온 영상에 대해서 감정, 나이, 성별 등의 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 사용자는 이런 정보를 활용하여 동영상을 제작한다. 동영상에 자막을 삽입하는 등 동영상을 꾸미기 위한 기능들도 포함되어 있으며, 이런 기능들을 활용할 시, 사용자의 과거 정보를 이용해서 선호 디자인을 쉽게 찾을 수 있도록 앞서 배치하고 있다. 시니어 동영상 크리에이터들이 본 시스템을 통해서 쉽고 빠르게 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있다.
Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
In this paper, a video conferencing system, which has been attracting significant attention as an immersive telepresence service owing to the recent emergence of 5G networks, is described. We propose a service platform for Giga Media based video conferencing for 5G convergence services. The video conferencing service consists of a traditional structure that provides information exchange through the transmission of video and voice of remote participants using a Multipoint Control Unit (MCU), a browser-based video conferencing based on WebRTC, a multi-view point video conferencing, and holographic telepresence centered on mixed reality. The paper introduces the trends and detailed structures of various technologies used in the video conferencing system, and compares the video conferencing system technologies and video conferencing service characteristics for the integrated Giga Media platform.
본 논문에서는 보다 적은 Network 자원의 사용으로 높은 서비스 품질을 보장할 수 있는 원격 화상 강의 시스템을 분석하고 구현한다. 기존의 화상강의 시스템의 대부분은 다자간 회의 방식이 아닌 점대점방식으로 설계되어 있다. 그러나 현재와 앞으로의 원격 화상 강의 시스템은 다자간의 화상 강의 시스템으로서의 화장과 사용자에 대해 높은 서비스 품질이 보장되어질 것이 요구되고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 Network 대역폭의 증가와 더불어 Network 차원의 멀티캐스트 전송기술이 적용되어야 하고, 고성능의 진보된 압축기술이 화상회의 시스템에 적용되어져야 한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 차세대 인터넷이 초고속 Network라는 특성을 기반으로 대중화될 원격 화상 강의 시스템으로써 하나의 응용서비스를 제공한다.
The main goal of this research is automatic video analysis using a face recognition technique. In this paper, an automatic video management system is introduced with a variety of functions enabled, such as index, edit, summarize, and retrieve multimedia data. The automatic management tool utilizes MPEG-7 visual descriptors to generate a video index for creating a summary. The resulting index generates a preview of a movie, and allows non-linear access with thumbnails. In addition, the index supports the searching of shots similar to a desired one within saved video sequences. Moreover, a face recognition technique is utilized to personalbased video summarization and indexing in stored video data.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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