Abstract
This paper detected the characteristics of motion vector to support efficient content -based video search of video. Traditionally, the present frame of a video was divided into blocks of equal size and BMA (block matching algorithm) was used, which predicts the motion of each block in the reference frame on the time axis. However, BMA has several restrictions and vectors obtained by BMA are sometimes different from actual motions. To solve this problem, the foil search method was applied but this method is disadvantageous in that it has to make a large volume of calculation. Thus, as an alternative, the present study extracted the Spatio-Temporal characteristics of Motion Vector Spatio-Temporal Correlations (MVSTC). As a result, we could predict motion vectors more accurately using the motion vectors of neighboring blocks. However, because there are multiple reference block vectors, such additional information should be sent to the receiving end. Thus, we need to consider how to predict the motion characteristics of each block and how to define the appropriate scope of search. Based on the proposed algorithm, we examined motion prediction techniques for motion compensation and presented results of applying the techniques.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.