• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.550-552
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• 2002

표준 비디오 압축 기법은 프레임 간의 시간적, 공간적 중복성을 이용하여 데이터를 압축한다. 압축된 프레임이 인터넷을 통하여 전송되는 중에 네트워크의 상태에 따라 패킷의 손실이 발생할 수 있다. 이러한 오류가 발생하면 손실된 블록을 포함하는 프레임의 화질 뿐 아니라, 이 프레임을 참조하여 압축된 이후의 프레임에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송오류가 발생한 경우, 디코더에서의 오류전파를 최소화하기 위해 보조 모션벡터를 이용한 압축 기법을 제안한다. 즉, 여러 개의 후보 프레임 중 현재 압축하려는 매크로블록과 가장 가까운 값을 가진 두 개의 매크로 블록을 선택하여 그 위치를 기본 모션벡터와 보조 모션벡터로 지정한다. 이때, 두 모션벡터는 서로 다른 프레임에 속한다. 디코더에서 압축해제를 위해 참조하는 기본 모션벡터의 프레임이 손실된 경우, 보조모션 벡터를 이용하여 원래의 화질에 가깝게 디코딩 할 수 있다. 이 기법은 오류제어를 위한 피드백 채널이 필요하지 않으며, 네트워크상의 전송오류 발생시 표준 H.263 압축보다 높은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2084-2087
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• 2003

본 논문에서는 MPEG 압축 도메인 상에서 카메라 움직임 정보를 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. 카메라 움직임 정보는 동영상에서의 주요 장면과 프레임간의 관계를 기술할 수 있는 실마리를 제공한다. 본 논문에서는 MPEG Video의 모션벡터를 이용하여 카메라 움직임 정보를 추출한다. 카메라 움직임에 따라 모션벡터는 특징적으로 분포하는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특징들을 이용하여 MPEG 모션벡터의 방향성과 크기를 이용하여 각 모션벡터끼리 교차점과 평행성분을 구한다. 그리고 이것을 이용하여 같은 교차점과 평행성분끼리 모션벡터 Clustering 을 수행한다 본 논문에서는 클러스터링 된 모션벡터를 Fuzzy inference rule을 이용하여 카메라 움직임이 Zoom, Pan, Tilt 인지 여부를 판단한다. 실험은 전통적인 방법 중에 하나인 Affine Model 방법과 비교하며 본 논문의 방법이 어느정도 우수함을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.309-312
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• 2019

본 논문에서는 계산의 복잡성을 줄이고 피크 신호 대 잡음 비율(PSNR) 성능을 개선하기 위한 새로운 프레임 상향 변환 (Frame Rate Up Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하기 위한 모션 추정 과정(Motion Estimation) 은 이전 프레임과 현재 프레임에서 마크로블록(Macroblock) 값의 최소 차이값(Sum of absolute differences) 을 이용하여 보간된 프레임(Interpolated Frame) 의 마크로블록이 가지게 되는 모션 벡터 값을 추출한다. 이 때 반복된 배경 패턴 및 여러 움직임들 때문에 모션 추정 과정에서 출력되는 벡터값이 비정상적으로 출력되는 경우가 있다. 여기서 제안된 알고리즘을 통해 모션 벡터값들의 특이치(Outlier) 를 검출하고 이를 교정하기 위한 분산값(Variance) 을 이용하여 모션 벡터 평활화 작업(Motion Vector Smoothing) 을 거친다. 이와 같이 제안된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과값으로 프레임률 상향 변환 과정을 통해 상대적으로 계산의 복잡성은 낮으면서 양호한 PSNR 값이 출력됨을 확인할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.300-309
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• 2002

The object of this paper is to make temporal direct mode clear by providing a solution to the following problem : if the co-located block in the list 1 reference picture for direct mode has only the 1ist 1 motion vector or both the 1ist 0 and list 1 motion vectors, then which motion vector will be used for the direct mode motion vector calculation\ulcorner This paper also shows how to derive reference picture index and direct mode motion vector for each list in order to guarantee the high coding efficiency. when the co-located macroblock is in intra mode. Furthermore, the reasonable calculation methods for the direct mode motion vectors in the various cases are presented. Finally, experimental results show that the proposed temporal direct mode provides the comparable performance against the spatial direct mode. Therefore, the simulation proves that the proposed temporal direct mode is acceptable.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1474-1482
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• 2004

In this paper, we propose an approach for extracting and filtering block motion vectors using an adaptive weight function. We first extract motion vectors from a sequence of images by using size-varibale block matching and then process them by adaptive robust estimation to filter out outliers (motion vectors out of concern). The proposed adaptive robust estimation defines a continuous sigmoid weight function. It then adaptively tunes the sigmoid function to its hard-limit as the residual errors between the model and input data are decreased, so that we can effectively separate non-outliers (motion vectors of concern) from outliers with the finally tuned hard-limit of the weight function. The experimental results show that the suggested approach is very effective in filtering block motion vectors.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.3
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• pp.87-93
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• 2003

The purpose of this research is to develop a virtual reality system which enables to actually experience the virtual reality through the visual sense of human. TSS was applied in tracing the movement of moving picture in this research. By applying TSS, it was possible to calculate multiple motion vectors from moving picture, and then camera's motion parameters were obtained by utilizing the relationship between the motion vectors. For the purpose of experiencing the virtual reality by synchronizing the camera's accelerated velocity and the simulator's movements, the relationship between the value of camera's accelerated velocity and the simulator's movements was analyzed and its result was applied to the neutral network training. It has been proved that the proposed virtual reality immersion system in this dissertation can dynamically control the movements of moving picture and can also operate the simulator quite similarly to the real movements of moving picture.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.113-116
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• 2000

본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등의 외부 영향과 비디오 시퀸스내의 모션이 함께 있을 경우의 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두과정으로 구성되어 있다. 모션 측정에서 프레임간 모션 모델을 가정하고 모션 파라메타를 측정한다. 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 현재 영상 좌표계를 기준 영상 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하여 영상안정을 이루어 낸다. 그러나 상기의 방법으로는 카메라 움직임외에 다른 모션 요소가 있을 때 어려움을 겪게 된다 이의 해결을 위해 motion vector scatter diagram(MVSD)에 기반한 지배 모션 측정 방법을 제안한다 이 방법은 영상을 일정영역의 subblock으로 나눈후 각 subblock의 중심을 특징점으로 잡아 correlation 과정을 거쳐 영상간의 모션 벡터를 구한 다음 구해진 모션 벡터로 needle diagram과 MVSD를 구축한다. 구축한 MVSD의 패턴은 모션의 종류에 따라 일정한 모양을 갖게 되는데 이의 분석을 위해 목적함수를 정의하고 피 함수의 최적화를 통해 지배 모션 파라메타를 측정한 후 그 파라메타로 모션 보상을 함으로서 영상안정을 이룰 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.403-405
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• 2011

모바일 영상 기기들에 사용되는 저전력, 고화질의 이미지 센서는 Rolling Shutter 방식을 사용하는 CIS(CMOS Image Sensor)이다. 구조적 특성에 의해 Rolling Shutter 방식을 사용하는 CIS는 촬영 환경에 의해 결과물에 왜곡을 일으키게 된다. 본 논문은 Rolling Shutter에 의한 왜곡을 분석하고 촬영된 영상의 Rolling Shutter 왜곡 모션벡터를 예측하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 정확성을 높이기 위해 Sub-block과 Kalman-filter를 적용하여 Sub-pixel 단위로 계산하여 기존의 Lucas-Kanade 알고리즘 보다 효율적인 모션벡터 예측 알고리즘을 제안한다. 또한 보다 정확한 성능 변화를 추적하기 위하여 MSE 방식을 사용하여 비교 분석 하였다.