Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 18

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Celem pracy jest próba formalizacji i implementacji zasad generalizacji osadnictwa oraz sieci dróg bazy danych obiektów topograficznych w skali 1:10 000 do skali 1:50 000 zgodnie z obowiązującymi przepisami. Implementację opracowanej kartograficznej bazy wiedzy przeprowadzono w środowisku QGIS, rozszerzając jego funkcjonalność poprzez autorską wtyczkę, w której zaimplementowano narzędzia morfologii matematycznej oraz zmodyfikowano do bieżących potrzeb inne istniejące narzędzia. Do wybranych czynności wykorzystano również środowisko ArcGIS firmy Esri. Proponowany sposób implementacji zasad generalizacji zakłada półautomatyczny tryb pracy, w celu umożliwienia kartografowi stałej kontroli nad przebiegiem procesu. Na podstawie przeprowadzonych prób generalizacji można stwierdzić, że implementacja opracowanych zasad w programie QGIS nie jest w pełni możliwa. Ponadto automatyzacja tego procesu jest bardzo czasochłonna i nie daje wystarczająco dobrych efektów. Konieczna jest manualna interwencja kartografa. Uzyskane rezultaty generalizacji są jednak w znacznym stopniu zadowalające.
EN
The goal of this paper was an attempt to formalize and implement the principles of settlements and a road network generalization from a 1:10 000 source map to 1:50 000 scale, in accordance with appropriate legal regulations. Implementation of the cartographic knowledge base was carried out with QGIS by expanding its functionality through a plug-in which implements mathematical morphology operations and some existing generalization algorithms with further modifications. For several operations Esri ArcGIS software was also used. The proposed methodology of implementing the generalisation principles assumes a semi-automatic mode, in order to enable the cartographer to control the entire process. Based on the reported attempts, it can be concluded that the automation of required cartographic rules in QGIS software is not fully possible. Furthermore, the automation of generalisation process is very time-consuming and inefficient. Thus, manual intervention is still necessary. However, the obtained results of map generalisation are in most cases acceptable.
2
EN
The key objective of no-reference (NR) visual metrics is to predict the end-user experience concerning remotely delivered video content. Rapidly increasing demand for easily accessible, high quality video material makes it crucial for service providers to test the user experience without the need for comparison with reference material. Nevertheless, the QoE measurement is not enough. The information about the source or error is very important as well. Therefore, the described system is based on calculating numerous different NR indicators, which are combined to provide the overall quality score. In this paper, more quality indicators than are used in the QoE calculation are described, since some of them detect specific errors. Such specific errors are dificult to include in a global QoE model but are important from the operation point of view.
PL
Pomiar jakości w modelu bez referencji (ang. No-Reference, NR) ma na celu dostarczenie informacji na temat wrażeń użytkownika końcowego oglądającego testowaną sekwencje wizyjną. Badanie to odbywa się bez dostępu do materiału źródłowego i nie może opierać się na jakichkolwiek założeniach go dotyczących. Artykuł ten przedstawia pakiet oprogramowania składający się z 15 metryk wizyjnych stanowiących podstawę uniwersalnego systemu pomiarowego. Jako dodatek, opisane również zostały fundamentalne schematy optymalizacyjne oraz skrypty automatyzujące obliczenia.
EN
No-Reference (NR) quality measurements aim to provide information about end-user experience regarding given video content, without any access or assumptions about reference sequence. This reference material corresponds to uncompressed video or visual content as seen before transmission through the lossy environment. In this paper, we present software package consisting of 15 visual indicators being the foundation of versatile measurement system. In addition, basic optimization schemes and calulcation automation scripts are breifly described.
PL
Projekt MITSU (next generation MultImedia efficienT, Scalable and robUst Delivery) ma na celu stworzenie nowych rozwiązań w zakresie systemów strumieniowania wideo w sieciach bezprzewodowych. Ich implementacja poprawi obecny poziom interoperacyjności, zminimalizuje złożoność obliczeniową i wymagania energetyczne. Rozwiązania są poddawane ewaluacji w dwóch scenariuszach: dostarczania treści multimedialnych do użytkownika końcowego oraz monitoringu wizyjnego w celu zapewnienia bezpieczeństwa.
EN
The aim of the MITSU project (next generation MultImedia efficienT, Scalable and robUst Delivery) is a research toward a novel solution for streaming of video in mobile networks. Its implementation will increase interoperability, decrease computational complexity and power consumption. The results are evaluated in two usage scenarios, one is generic multimedia content delivery, the other one is security content delivery.
PL
Zautomatyzowane (korzystające ze źródeł internetowych) generowanie czasopism cyfrowych może spowodować pobranie zdjęć o niskiej jakości. Dlatego w tym artykule prezentujemy praktyczne rozwiązanie problemu automatycznego wykrywania zdjęć o niskiej jakości, oparte na odpowiednio wytrenowanym, uprzednio stworzonym systemie oceny jakości zdjęć, oceniającym pikselizację, rozmycie, kontrast i szum, w trybie No-Reference.
EN
Automated (using the Internet sources) generation of digital magazines, may cause downloading images with low quality. Therefore, in this paper we present a practical solution to the problem of automatic detection of images with low quality, based on a sufficiently trained, previously created image quality evaluation system, assessing blockiness, blur, contrast and noise in a No-Reference approach.
PL
W artykule zaprezentowano wyniki badań nad rozpoznawaniem numerów autobusów i tramwajów w warunkach rzeczywistych i przy użyciu urządzeń mobil nych. Celem ww. badań było opracowanie skutecznych narzędzi wspomagających osoby z upośledzeniem wzroku w korzystaniu ze środków komunikacji miejskiej. Spośród wielu różnych analizowany podejść, w artykule zaprezen towane jedynie to, na którym oparto końcowy rezultat przeprowadzonych prac, tj. aplikację mobilną dedykowaną dla tej kategorii osób. Podejście to obejmuje dwie, wybra ne techniki przetwarzania obrazów, bazujące odpowiednio na metodzie Haar-Like [7] oraz filtracji kolorów. W arty kule przedstawiono szczegóły obu metod oraz zaprezento wano rezultaty testów nad ich zastosowaniem do rozp znawania numerów linii. Szczegóły implementacji ww. aplikacji mobilnej również zostały przedstawione, a efek tywność jej działania została podsumowana i poddana ocenie.
EN
The paper proposes a No-Reference (NR) quality assessment measurement originally developed for H.264, used for High Efficiency Video Coding (HEVC). In particular, authors present an investigation of NR metrics to objectively estimate the perceptual quality of a set of processed video sequences. The authors take into account typical distortions introduced by the block-based coding approaches like HEVC codec. The underlying processing used for the quality assessment considers the blockiness caused by the boundaries of each coded block and the blurring as a lack of spatial details. The correlation between the NR quality metrics and the well-known and most widely used objective metric, the Video Quality Model (VQM), is performed to validate the quality prediction accuracy based on the provided scores. The Pearson correlation coefficients obtained stand for promising results for different types of videos.
8
EN
It was once thought that high Quality of Service (QoS) performance solves recurrent problems of lowquality multimedia services. Since then, solutions have been proposed to ensure a high level of Quality of Experience (QoE). In this paper, the author attempts to outline an understanding of an accurate meaning of multimedia services quality. Starting from QoS and passing through generalized QoE, the author focuses on subjective aspects and objective quality modeling and optimization of visual performance for Target Recognition Video (TRV) applications (such as video surveillance), to outline the ITU-T standardization path in this area. The revising the ITU-T Recommendation P.912 is proposed to reflect improved subjective test techniques developed since this Recommendation was approved. Also at least some existing errors of reasoning are predicted, which are likely to become evident for the industry in the next decade. Finally, the author invites all researchers working on topics related to TRV to join him in the process of improving P.912.
PL
Przedstawiono ścieżkę prac będących próbą zrozumienia, czym naprawdę jest jakość usług multimedialnych. Wychodząc od podstaw QoS, przechodząc przez uogólnione QoE, skupiono się docelowo na subiektywnych i obiektywnych aspektach modelowania i optymalizacji jakości wideo dla zastosowań użytkowych (przykładowo: nadzór wizyjny), nakreślając również ścieżkę możliwej standaryzacji ITU-T w tym obszarze. Starano się też przewidzieć przynajmniej niektóre dzisiejsze błędy rozumowania, które zapewne staną się dla branży oczywiste już w kolejnej dekadzie.
EN
It was once thought that high QoS (Quality of Service) performance solve reccurent problems of low-quality multimedia services. Later, one proposed solutions to ensure a high level of QoE (uality of Experience). In this paper, the author shows the path of work that attempt to understand what really is the quality of multimedia services. By starting from scratch QoS, passing through generalized QoE, ultimately the author focuses on aspects of the subjective and objective quality modeling and optimizing the visual performance for target recognition applications (for example, video surveillance), outlining the path of possible ITU-T standardization in this area. The author also tries to predict at least some of today's errors of reasoning, which probably will be already evident for the industry in the next decade.
EN
The large variety of video data sources means variability not only in terms of included content, but also in terms of quality.Therefore, quality assessment provides an additional dimension.The paper describes a comprehensive evaluation experiment on perceived video quality. Consequently, in summary, 19 200 000 video frames will be processed. Given the scale of the experiment, it is set up on a computer cluster in order to accelerate the calculations significantly. This work on Quality of Experience (QoE) is synchronized with that conducted by the Video Quality Experts Group (VQEG), in particular the Joint Efforts Group (JEG) – Hybrid group project.
PL
Przedstawiono badania mające na celu opracowanie algorytmów automatycznie klasyfikujących sekwencje wizyjne do wybranych Uogólnionych Klas Użytkowania (Generalized Use Classes - GUC) na podstawie wielkości obiektu i poziomu oświetlenia. Opisano badania przeprowadzone na ekspertach, za pomocą specjalnie stworzonego interfejsu oraz analizę uzyskanych wyników. Szczegółowo omówiono proponowany algorytm klasyfikujący sekwencje wizyjne oraz poddano go ocenie. Prace opisane w artykule były realizowane w ramach projektu INDECT.
EN
This paper presents the research devoted to development of algorithms for automatic classification of video sequences into specified Generalized Use Classes of target size and lighting level. The experiment conducted on the experts with a specially created interface, and the analysis of the obtained results are described first. Next, the developed algorithm that classifies video sequences, and its evaluation arę discussed. The research described in this paper was conducted under the INDECT project.
EN
The paper presents different no reference (NR) objective metrics addressing the most important artefacts for raw (source) video sequences (noise, blur, exposure) and those introduced by compression (blocking, flickering) which can be used for assessing quality of experience. The validity of all metrics was verified under subjective tests.
PL
Monitoring bezpieczeństwa publicznego (ruch uliczny, skrzyżowania imprezy masowe, dworce, lotniska i inne publiczne obszary miejskie) z użyciem transmisji i analizy treści wideo w ostatnim czasie zyskuje na znaczeniu z powodu ogólnego wzrostu przestępczości oraz aktów terroryzmu (ataki na WTC, komunikację publiczną w Londynie i Madrycie). Jakość odbioru wideo w celach użytkowych {monitoring) istotnie różni się od jakości odbioru treści wideo w celach rozrywkowych. Zasady oceny, a zwłaszcza maksymalizacji jakości wideo użytkowego, są stosunkowo nową dziedziną. Dotychczasowe rozwiązania sprowadzały się głównie do optymalizacji parametrów sieciowych OoS, względnie - dla wideo w zastosowaniach użytkowych - podejmowano próby przeniesienia metod klasycznych (stworzonych dla treści rozrywkowych) typu PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) czy też SSIM (Structural S/M/anty). Przedstawiono aktualne trendy w dziedzinie jakości obrazu dla zastosowań użytkowych, istotną uwagę poświęcając pracom jednego z najbardziej wpływowych ciał w tym zakresie, jakim jest Grupa VQiPS, finansowana przez U.S. Department of Homeland Security, powołana do życia w 2008 roku. Dostrzeżono również problem ochrony obywateli przed "permanentną inwigilacją" w stylu orwellowskim, jako że monitoring publiczny jest nierozerwalnie powiązany z ingerencją w prywatność obywateli.
EN
Monitoring of public safety (traffic, intersections, mass events, stations, airports and other public urban areas) using the transmission and analysis of video content gains in the recent period on the importance of the overall increase in crime and acts of terrorism (attacks on the WTC, public transport in London and Madrid). Quality of Experience (QoE) of video content used for entertainment (digital TV, including HDTV, and multimedia on the Internet) differs materially from the QoE of surveillance video used for recognition tasks in CCTV monitoring, because in the latter case, the subjective satisfaction of the consignee shall recede in achieving the given function (event detection, object recognition). Assessment principles, and especially maximization of the surveillance video quality, arę a relatively new field. State-of-the-Art solutions were limited mainly to optimizing the network QoS parameters (bandwidth, packet loss probability), eventually, for surveillance video, classical methods (created for entertainment content), like the PSNR (Peak Signal English-to-Noise Ratio) or SSIM (Structural SIMilarity) were applied. The article presents current trends in the field of image quality for commercial applications, giving significant attention to the work of one of the most influential bodies in this field, which is the VQiPS (Video Quality in Public Safety) Workgroup, funded by the U.S. Department of Homeland Security, set up in 2008. The article also recognizes the pro-blem of protecting citizens against Orwellian style "permanent surveillance", as the monitoring of the public is inextricably linked to the intrusion of privacy.
PL
Jakość postrzegana (QoE - Quality of Experience) jest sposobem oceny jakości usług komunikacji multimedialnej przez ich odbiorców wyrażanej w skali opisowej. Modele QoE uzależniają funkcjonalnie ocenę opisową od wielu parametrów środowiska usługi. Modele QoE można wyznaczać albo za pomocą modeli postrzegania treści multimedialnych przez zmysły ludzkie, albo za pomocą eksperymentów panelowych, których wyniki są opracowywane za pomocą uogólnionych modeli liniowych (GLZ - Generalized Linear Model). Model GLZ jest rozszerzeniem metody regresji liniowej, a jego wyjściem są rozkłady prawdopodobieństwa poszczególnych ocen opisowych w funkcji parametrów usługi. Do istotnych zalet modelu GLZ należy zaliczyć to, że jest on budowany na podstawie oceny jakości uzyskanej od rzeczywistych testerów oraz umożliwia stosowanie zmiennych wejściowych o charakterze porządkowym lub nominalnym. Stosowanie modelu GLZ wymaga przeprowadzenia wstępnych eksperymentów z udziałem panelu testerów w celu wykluczenia testerów oceniających w sposób niewiarygodny.
EN
Quality of Experience (QoE) is a qualitative way of assessing quality of a multimedia application as perceived by its end users. QoE models deliver a function that subjects a qualitative score to some service environment parameters. QoE models are determined either using models of human perception of multimedia content or via panel experiments with output data analysed by a Generalized Linear Model (GLZ). The GLZ model extends a linear regression approach as it delivers probability distributions of particular qualitative scores related to service parameters. The main benefits of the GLZ approach are that the model is determined based on real data and it accepts ordinal and nominal input variables. Using the GLZ model requests some preliminary experiments to exclude testers rating incredibly.
PL
Zaprezentowano wyniki badań wpływu skalowania przepływności wideo na jakość postrzeganą przez użytkownika końcowego QoE (Quality of Experience), dla trzech niezależnych metod skalowania (domena kompresji, przestrzeni i czasu). Dla każdej z metod zaproponowano modele pozwalające określić jakość QoE. Przeprowadzono testy subiektywne na użytkownikach i przedstawiono analizę statystyczną otrzymanych wyników. Dokonano także szczegółowej oceny statystycznej otrzymanych wyników pod względem korelacji z MOS (Mean Opinion Score) i wiarygodności statystycznej. Otrzymane rezultaty potwierdzają poprawność kierunku prowadzonych badań.
EN
This paper presents the results of the impact of scaling on the video transmission quality perceived by end-user (QoE, Quality of Experience) for three independent methods of scaling (compression, space and time domain). For each of the methods, models for determining the QoE have been presented. The user subjective experiments have been carried out and the results of statistical analysis have been presented. There has also been provided detailed statistical evaluation of the results obtained for correlation with the MOS (Mean Opinion Score), and statistical reliability. These results confirm the correctness of the direction of research.
PL
Postrzegana jakość usług (QoE) stanowi rozszerzenie tradycyjnej jakości usług (QoS). Jakość usług QoS jest zestawem liczbowych wskaźników opisujących efektywność działania sieci transmisyjnej, natomiast postrzegana jakość usług QoE jest miernikiem poziomu zadowolenia użytkownika z jakości otrzymywanych usług. Artykuł przedstawia przesłanki za szerszym stosowaniem postrzeganej jakości usług oraz zasady jej wyznaczania, a podstawowe pomysły zostały przedstawione dla dwóch przypadków - jakości wyszukiwania w sieciach P2P oraz jakości usług strumieniowania wideo. W pomiarach postrzeganej jakości usług korzysta się z usług paneli użytkowników. Sposób wyznaczania ocen oraz zgodność w ich podejmowaniu umożliwiają takie narzędzia zaawansowanej statystyki matematycznej jak uogólnione modele liniowe (GLZ) oraz modele cech latentnych.
EN
Quality of Experience (QoE) is a concept extending a traditional Quality of Service approach. The difference is substantial as the QoE is intended to express a service user satisfaction while the QoS is limited to numerical evaluation of an underlying network performance. The study presents incentives for a quality of experience evaluation and several related approaches. Searching performance in P2P networks and video streaming quality are proposed as two cases studies for validation of QoE ideas. Measurements of a QoE level involve massive subjective experiments with a cooperation with experts. Statistical modelling of experts' behaviour and investigation of their agreement on rated objects calls for advanced statistical tools like a Generalized Linear Model (GLZ) or a latent structure model.
PL
Artykuł przedstawia projekt OASIS Archive (i jego plany rozwinięcia w postaci projektu GAMA), którego celem było opracowanie platformy dla uniwersalnej prezentacji dzieł sztuki w sposób niezależny od ich lokalizacji. W pracy skupiono się na budowie przyjaznego dla użytkownika systemu wyszukiwania, w celu zapewnienia ochrony i dostępności dziedzictwa kulturowego w zakresie współczesnych dzieł sztuki elektronicznej. Bazy danych współuczestniczących w projekcie instytucji zostały zintegrowane we wspólny system metadanych. Archiwum jest łatwo dostępne dla indywidualnych użytkowników systemu (środowiska publiczne oraz naukowe), dla nowych serwerów danych podłączanych do archiwum oraz dla odtwarzania multimediów. W projekcie rozważono także zagadnienia skalowalności archiwum.
EN
This paper presents OASIS Archive project (with its extension plans in the framework of the GAMA project), which goal was to develop a system for the universal presentation of art works independent of their location. The main focus was on establishing a user-friendly search system in order to ensure the preservation and availability (sustainability) of cultural heritage in the field of Media Art. Databases of several participating institutions were integrated on basis of interlinking metadata system. The archive can be easily accessed by individual users (both researchers and general public) through an on-line interface, by multimedia archive servers engaged in exchange within a distributed system and by various play-out media. Scalability of the archive has been addressed during the project as well.
PL
Artykuł przedstawia nową metodę jakościowej oceny obrazów zawierających zniekształcenia wielomodalne. Idea oceny polega na określeniu jakości obrazu postrzeganej przez użytkownika końcowego w sposób automatyczny, w celu uniknięcia czasochłonnych i niepowtarzalnych wyników charakterystycznych dla metod eksperymentalnych. Efekt osiągany jest poprzez obliczanie miar poszczególnych zniekształceń cząstkowych oraz mapowanie otrzymanych wyników na miary liczbowe. Dla celów analizy opracowano siedem skutecznych miar zniekształceń cząstkowych w stosunku do obrazu oryginalnego. W dalszej części pracy zaproponowano użyteczne modele przygotowane na bazie GLZ (ang. Generalized Linear Model), służące do mapowania miar ilościowych na oceny subiektywne, w celu otrzymania ogólnej oceny jakości obrazu. Dla opracowania i weryfikacji modeli przeprowadzono testy subiektywne zbierając 12.000 indywidualnych ocen jakości dla zniekształconych obrazów.
EN
This paper presents a new method of qualitative assessment of images affected by multi-modal distortions. The idea is to assess the image quality perceived by an end user in an automatic way in order to avoid the usual time-consuming, costly and non-repeatable method of collecting subjective scores during a psychophysical experiment. This is achieved by computing quantitative image distortions and mapping results on qualitative scores. Overall qualitative image distortion is computed based on partial quantitative distortions from component algorithms operating on specified image features. Seven such algorithms are applied to successfully analyze the seven image distortions in relation to the original image. Useful mapping models have been proposed and constructed using the Generalized Linear Model (GLZ). These models allow for mapping the results of quantitative assessments on the subjective scores in order to obtain an overall quality score of the image. For research and validate the models, a survey of over 12,000 subjective quality scores has been carried out.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.