Due to the view point, illumination, personal gait and other background situation, person re-identification across cameras has been a challenging task in video surveillance area. In order to address the problem, a novel method called Joint Bayesian across different cameras for person re-identification (JBR) is proposed. Motivated by the superior measurement ability of Joint Bayesian, a set of Joint Bayesian matrices is obtained by learning with different camera pairs. With the global Joint Bayesian matrix, the proposed method combines the characteristics of multi-camera shooting and person re-identification. Then this method can improve the calculation precision of the similarity between two individuals by learning the transition between two cameras. For investigating the proposed method, it is implemented on two compare large-scale re-ID datasets, the Market-1501 and DukeMTMC-reID. The RANK-1 accuracy significantly increases about 3% and 4%, and the maximum a posterior (MAP) improves about 1% and 4%, respectively.
본 논문은 이전 연구에서 구현된 OnePIC 앱의 실행 성능과 저장 성능을 분석하여 OnePIC 앱의 실용성을 검증한다. OnePIC 앱은 다양한 초점을 가진 사진들을 촬영한 후, 원하는 초점의 사진을 얻을 수 있는 카메라 앱이다. 본 논문은 성능평가를 위해 거리별 다초점 촬영 시간과 객체별 다초점 촬영 시간을 세부적으로 분석하였다. 성능평가는 실제 스마트폰에서 실측하는 방식으로 진행되었다. 거리별 다초점 촬영 시간은 5장에 0.84초, 객체 감지 시간은 객체 개수와 관계없이 0.19초, 객체별 다초점 촬영 시간은 5장에 4.84초 정도로 측정되었다. 다초점 사진을 한 장에 저장한 All-in-JPEG 파일 크기와 각각 JPEG 파일로 저장한 경우를 비교한 결과, All-in-JPEG 파일 크기가 미묘하게 줄어 저장공간의 큰 이득은 없었다. 그렇지만 All-in-JPEG은 다초점 촬영된 사진들의 관리 면에서 매우 용이하다. 결론적으로 본 논문의 성능평가 결과, OnePIC 앱은 촬영 시간과 사진의 저장 크기 및 관리 면에서 실용적인 것으로 판단된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.106-123
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2024
This article takes the talk show "Beast Town" as an example to introduce the overall technical solution, technical difficulties and countermeasures for the combination of cartoon virtual characters and virtual studio technology, providing reference and experience for the multi-scenario application of digital humans. Compared with the live broadcast that combines reality and reality, we have further upgraded our virtual production technology and digital human-driven technology, adopted industry-leading real-time virtual production technology and monocular camera driving technology, and launched a virtual cartoon character talk show - "Beast Town" to achieve real Perfectly combined with virtuality, it further enhances program immersion and audio-visual experience, and expands infinite boundaries for virtual manufacturing. In the talk show, motion capture shooting technology is used for final picture synthesis. The virtual scene needs to present dynamic effects, and at the same time realize the driving of the digital human and the movement with the push, pull and pan of the overall picture. This puts forward very high requirements for multi-party data synchronization, real-time driving of digital people, and synthetic picture rendering. We focus on issues such as virtual and real data docking and monocular camera motion capture effects. We combine camera outward tracking, multi-scene picture perspective, multi-machine rendering and other solutions to effectively solve picture linkage and rendering quality problems in a deeply immersive space environment. , presenting users with visual effects of linkage between digital people and live guests.
다면영상을 이용한 실감영상은 스크린이나 다면으로 구성된 디스플레이에서 펼쳐지는 내용이 사실적으로 보여지게 제작되어지고 있다. 이러한 다면영상은 전시를 위한 기획영상에서 주로 사용되었으나 Screen X와 같은 시스템을 통해 영화와 같은 스토리를 전달할 수 있는 포맷으로 재조명 되고 있다. 이번 연구는 3대의 줌렌즈가 장착된 HD급 방송용 디지털 비디오를 이용해 Screen X와 같은 방법으로 인물을 중심으로 한 전경 장면부터 클로즈업 장면까지 촬영한 후 다면 영상 정합보정을 통해 발생되는 문제점을 분석 파악하였다. 촬영 방법과 장비를 보완하면 다면영상이란 포맷이 스토리와 정보 전달이 가능한 매체임을 제시하였고 향후 방송용 줌렌즈를 이용한 촬영보다 표준렌즈 기반의 시네마급 카메라를 이용한 양질의 다면영상 콘텐츠를 제작할 수 있도록 기술적 연구와 보완이 필요하다.
이미지 처리 기법을 통해 이미 촬영된 사진의 초점을 다른 곳으로 이동시키는 것은 현재까지 거의 불가능하다. 본 논문은 촬영된 사진 이미지를 사후에 다른 곳으로 초점을 이동시킬 수 있는 기술에 도전하였다. 본 논문은 이 목적을 달성하기 위해 카메라가 사진을 촬영할 당시부터 여러 초점을 가진 사진을 촬영하여 한 장의 JPEG 파일 속에 저장해두었다가, 사용자가 원하는 위치에 초점을 맞춘 사진을 끌어내는 방식을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 가까운 곳부터 먼 곳까지 렌즈의 초점 거리를 빠르게 이동시키면서 여러 사진을 촬영하는 기법과 카메라의 뷰파인더에 보이는 객체들을 인식하여 객체별로 초점이 맞추어진 여러 사진을 촬영하는 2가지 기법을 구현하였다. 촬영된 여러 사진들은 한 장의 JPEG에 저장하여 기존의 사진 뷰어들과 호환성을 유지하도록 하였다. 이 때 이 JPEG 파일은 여러 이미지를 저장할 수 있도록 이전의 연구에서 제안한 All-in-JPEG 형식을 활용하였다. 본 논문은 이 기술들을 OnePIC 이름의 안드로이드 앱으로 구현하여 실용성을 검증하였다.
다면영상은 광고, 전시, 홍보 등 여러 분야에서 활용되고 있으나, 그 속에 적용되는 콘텐츠는 합성, 그래픽 등의 영상이 대부분이다. 바로 실사 영상으로 다면을 촬영하기가 매우 어려울 뿐만 아니라 촬영단계에서의 문제점들을 후반작업에서도 보완하기 어렵기 때문이다. 이에 본 연구에서는 촬영과 후반작업에서의 문제점을 파악한 후, 개선방안을 실험하여 검증하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 카메라 간 거리에 따라 변화하는 영상의 가장자리에서 발생하는 왜곡을 최소화하기 위한 거리를 구하는 실험을 진행하고자 한다. 이를 토대로 다면영상의 매체적 탁월성을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 실사기반의 콘텐츠 생산에 기여하고자 한다.
다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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