본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.
카메라이 동작 정보는 컴퓨터 비전, 영상 코딩 및 비디오 검색 등의 분야에서 사용되는 강력하고 중요한 특징이다. 특히, 최근에 관심의 초점이 되고 있는 내용기반 비디오 검색을 위한 자동색인에서 장면전환 검출이나 이동 물체의 동작 정보 추출 등에 값지게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 파라미터 모델을 이용해서 카메라의 동작을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 공간적인 특성을 고려하면서 전체 과정의 속도를 탐색 영역 내에서 동적 백터를 추출한다. 그리고 추출된 동작 벡터를 파라미터 모델에 적용하여 파라미터를 추출하고, 카메라의 동작을 파라미터들의 상호 관계를 이용하여 정의하므로써 최종적인 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 계산 시간상의 비용을 축소시켰고, 화소 단위가 아니라 셀 단위로 카메라의 동작을 추출하므로 다른 방법에 비해 잡음에 보다 강건하다. 또한, 이동 물체의 움직임으로 발생할 수 있는 오류를 최대한 배재한다.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 고품질 파노라마 영상 획득을 위하여 대상 공간을 여러 대의 카메라로 촬영 시, 촬영 정보를 제공하는 모니터링 시스템과 클라우드 컴퓨팅을 이용한 생성 과정 분산 처리에 관한 것이다. 파노라믹 비디오의 특성상 이웃 카메라 간 일정한 중복영역을 가져야 하지만 이로 인하여 동일한 촬영 대상에 대해 촬영 화각이 다르고, 카메라의 물리적인 크기로 인하여 촬영 중심점을 동일하게 맞추기 어려운 상황에서 2D 입력 영상기반으로 모니터링 하여 카메라를 보정하는 경우 시차원인으로 오보정이 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 카메라별 촬영 화각에 따라 3차원으로 투영하여 모니터링 함으로써 카메라 오보정 문제를 최소화하고 획득 영상의 품질을 높이는 3차원 기반 모니터링 시스템을 제안한다. 또한 여러 영상을 하나의 영상으로 합성하는 파노라믹 비디오 생성알고리즘은 합성 정보추출과 합성, 두 부분으로 나눌 수 있는데 이를 클라우드와 클라이언트에 적절히 분산하여 고화질의 파노라믹 비디오를 효율적으로 서비스 하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서는 실시간적인 요소와 높은 경험의 질을 요구하는 다자간 협업 환경에서 고해상도 비디오를 제공하기 위하여, 무손실과 저지연, 저비용의 특징을 갖는 비압축 HD 비디오를 처리할 수 있는 '비압축 HD 비디오 전송 응용' (Scalable Video Tool)을 구현하여 초고해상도 디스플레이를 위한 비압축 HD 가시화 서비스'를 구성한다. Scalable Video Tool (SVT)은 Microsoft 사의 Direct Show를 기반으로, 비압축 HD 카메라와 DV 카메라, WebCam의 영상도 실시간으로 처리가 가능하다. 초고해상도 디스플레이에 고해상도 비디오와 이미지 가시화를 지원하는 SAGE(Scalable adaptive graphics environment)[2]와 SVT를 연동하여 다자간 협업 환경에서 다양한 형태의 고해상도 비디오와 그래픽스 자료를 공유할 수 있는 시스템을 구성한다. 본 논문의 마지막에서는 $5{\times}11$의 격자 형태로 구성된 타일드 디스플레이 (Tiled Display)를 이용하여 제안된 시스템을 검증한다.
비디오 데이터 분석은 감시, 검색, 스포츠 경기 자동 요약 등 많은 분야에서 사용되는 기술이다. 그러나 감시 카메라나 스포츠 경기 비디오와 같이 사람의 영역이 저해상도인 환경에서는 포즈 추정, 모델과의 매칭이 어렵기 때문에 제스처 인식 연구는 많이 이루어지고 있지 못하다. 본 논문에서는 카메라가 Pan/Tilt/Zoom 동작을 하고 사람이 빠르게 움직이는 방송용 테니스 비디오에서, 사람을 추출하고, Curvature Scale Space를 기반으로 한 특징을 추출하여 학습된 포즈 모델과 매칭하는 방법과, 차원의 축소를 통해 일련의 포즈들을 학습된 제스처와 매칭하는 방법을 제안한다. 50개의 방송용 테니스 경기 비디오 장면에 대하여 서브 제스처 추출을 수행한 결과, 서브 포즈에 대하여 모델과 매칭이 잘 되고, 매칭이 되지 않는 포즈를 포함하는 시퀀스에 대해서도 강인한
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
객체의 이동 궤적에 대한 효율적 기술기(descriptor) 및 이를 이용한 내용기반 비디오 검색 기술을 제안하였다. 정지 배경의 비디오에서 이동 객체를 추출한 후, 객체의 중심 좌표의 시간에 따른 이동 궤적을 2차 다항식의 매개변수로써 표현하였다. 또한, 카메라의 움직임이 있는 유동 배경의 비디오에서 비디오의 전역 움직임을 어파인(affine) 모델링한 후, 어파인 매개변수로써 카메라의 움직임을 식별하고 색인화 하였다. 이동 궤적에 대한 질의 매개변수와 색인화 된 매개변수간 유사도 정합에 의하여 내용 기반의 비디오 검색을 실현하였다. 제안한 기술은 일반 비디오에 대한 신속한 검색뿐만 아니라 감시 비디오 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 입체 자유시점 비디오를 제안한다. 이 분야는 한장 또는 여러장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 김홍도의 무이귀도를 사용하였고, 입체영상으로 제작되어 보다 실감있는 자유시점 콘텐츠를 제공한다.
비디오는 상당히 많은 정보를 함축적으로 포괄하는 있는 자원이다. 하지만 비디오의 내용물을 처리하고 이해하기에는 많은 어려움이 있다. 모자이크라고 하는 것은 연속적인 영상들로부터 정합 하여 하나의 새로운 영상을 생성함을 일컫는다. 그러므로 모자이크 영상을 통해서 비디오의 많은 정보들을 효과적으로 표현해 줄 수 있다. 본 논문에서는 모자이크 구축을 위해 이동하는 카메라를 통해 입력을 받아 모자이크 영상을 생성하는 방안을 제시한다. 정적 모자이크 구축을 위해 두 영상간의 방향 벡터만큼 이동 후 차 영상을 계산하여 구축하는 방안을 제시한다. 동적 모자이크 구축을 위해 움직이는 카메라와 동적 객체의 파라미터를 모호성을 방지하기 위한 알고리즘을 제시하고, 동적 객체 판별을 위한 영역 분할 기법에 대하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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