數位家庭：技術與應用 報告人 資訊工程學系 嚴力行 副教授 2004/11/18.

Presentation on theme: "數位家庭：技術與應用 報告人 資訊工程學系 嚴力行 副教授 2004/11/18."— Presentation transcript:

1 數位家庭：技術與應用 報告人 資訊工程學系 嚴力行 副教授 2004/11/18

2 計畫內容 數位家庭之基礎設施 數位家庭影音內容版權管理 數位家庭的潛在應用 數位家庭無線網路技術 無線家庭網路之媒體資料流管理
家庭網路與IPv6網際網路之介接 數位家庭影音內容版權管理 彩色數位影像浮水印技術 MPEG-4視訊授權認證與浮水印技術 應用回音編碼法於數位音樂浮水印之技術 數位家庭的潛在應用 數位家庭異常事件偵測系統。 2004/11/18

3 子計畫一：數位家庭無線網路技術 目的：IEEE 802.11無線區域網路無線擷取點的負載平衡機制 IEEE VTC2006-Spring,
May 2006. 2004/11/18

4 子計畫一：數位家庭無線網路技術 目的：Bluetooth MAC排程 IEEE AINA 2005, Mar. 2005.
Journal of Mobile Multimedia, Sept Packet arrives RR FCFS Queue empty 2004/11/18

5 子計畫二：無線家庭網路之媒體資料流管理 目的:行動裝置(手機，PDA，電腦)的軌跡追蹤及預測 2004/11/18

6 基地台依據軌跡資訊對行動裝置之預留頻寬 2004/11/18

7 行動裝置之基地台切換 2004/11/18

8 子計畫三：家庭網路與IPv6網際網路之介接
雖然某些商業化的網路產品已開始慢慢支援IPv6協定中的功能，卻始終無法完全取代目前的網際網路通訊協定IPv4 家庭網路可以沿用IPv4之通訊協定 再利用Network Address Translator (NAT) 方式以完成家庭式網路與IPv6網際網路之介接 2004/11/18

9 Network Address Translator (NAT)
Journal of Information Technology and Applications, Jan 2006. IPv4 Home Network IPv6 Address as IPv4 Option IPv4 Header Home IPv4/IPv6 Gateway Network Address Translator (NAT) IPv4 Address as IPv6 Option IPv6 Header IPv6 Internet 2004/11/18

10 Mobile User’s Forwarding Server Current Address Mobile User’s
ICHBNT, Apr Mobile User’s Forwarding Server Roaming Current Address FTTP (BPON) Mobile User’s Home Network Current Address Mobile User 2004/11/18

11 子計畫四：彩色數位影像浮水印技術 目的: 加入浮水印資料於彩色數位影像中 KPR Watermarked
加入浮水印法之流程圖 Original Image KPR Watermark Embedding Watermark Watermarked DWT H RSA 取出浮水印法之流程圖 Verified Image KPU Watermark Extraction Extracted Watermarked DWT H RSA 2004/11/18

12 子計畫五： MPEG-4視訊授權認證與浮水印技術
浮水印嵌入機制流程圖 2004/11/18

13 浮水印偵測機制流程圖 2004/11/18

14 子計畫六：應用回音編碼法於數位音樂浮水印之技術
目的: 嵌入回音於音樂次頻帶中 2004/11/18

15 雙極性回音訊號之kernel 2004/11/18

16 子計畫七：數位家庭異常事件偵測系統 目的:在傳輸之壓縮視訊(Mpeg Video)中做人的異常行為偵測，如暈倒、遺棄物(爆裂物)放置等
2005 Symposium of Digital Life and Internet Technology 2004/11/18 系統方塊圖

17 人的動作分析 於壓縮視訊中所擷取之運動資特徵，我們利用極座標與質方圖將此特徵轉換為一特徵向量 運動資訊之質方圖 運動資訊之極座標分佈圖
2004/11/18

18 人的動作分析 五種動作分析：走路、跑步、跌倒、跳躍、蹲下
Five kinds of human actions are identified by using the HMM method. (a) Walking. (b) Running. (c) Tumbling down. (d) Jumping. (e) Crouching. 2004/11/18

19 動作偵測之正確率分析 Actions The number of test video clips
The number of false action classification The correct recognition rate Walking 15 3 80% Running 1 93% Jumping Crouching 2 87% Tumbling down 2004/11/18

20 團隊研究成果統計-94/8迄今 SCI/EI期刊 國際期刊/ 研討會 已接受 7 8 複審中 4 已投稿 18 * 2006/3/16更新
2004/11/18