본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 골프 비디오의 시멘틱한 이벤트들을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 목적은 하이라이트에 기반한 비디오의 색인 및 요약을 용이하도록 이벤트들을 식별하고 분류하는 것이다. 제안된 알고리즘은 먼저 골프 비디오의 분석을 통하여 4개의 이벤트를 정의하고, 각 이벤트를 구성하는 상태를 이용하여 HMM 모델을 설계한다. 또한 각 이벤트의 HMM을 구성하는 파라메타를 구하기 위해 MPEG-7 시각 기술자에 기반한 10개의 시각 정보 특징들을 이용한다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 골프 이벤트들을 식별하는데 있어 양호한 성능의 검출 결과를 보여 주고 있다.
HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 HTTP 적응적 스트리밍 기술은 VBR 비디오 전송에 대한 고려가 부족하여, 스트리밍 서비스의 QoE가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, CB-DASH (Content and Buffer-aware DASH)라는 DASH 기반의 새로운 품질 적응 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비디오의 VBR 특성과 클라이언트 버퍼 상태를 고려하여 비디오 품질을 조절한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법의 정확한 대역폭 예측 및 QoE 향상을 확인하였다.
무선 환경에서의 패킷 손실은 비디오 통신과정에서 심각한 비디오 품질 저하를 초래한다. 이 논문에서는 블록의 신뢰도와 블록 경계면 매칭을 기반으로 한 비디오 에러 은닉 기술에 대해서 제안한다. 손실된 블록의 모션 정보를 참조 프레임의 동일한 위치에 존재하는 블록의 모션 정보를 복사하여 사용함으로써 임시로 손실된 블록의 잡음을 은닉하고, 블록의 신뢰도를 기준으로 블록의 신뢰도가 낮은 경우에는 추가적으로 블록의 경계면 매칭을 이용하여 모션 벡터를 재탐색하여 잡음 은닉에 대한 정확도를 높이도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 패킷 손실 환경에서 우수한 에러 은닉 성능을 보임을 확인하였다.
최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.
정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전되고 있으며, 이에 따른 데이타베이스의 기술이 공간데이타, XML, 비디오, 음성과 같은 다양한 멀티미디어 데이터 분야에 적용되고 있다. 비디오 데이타는 순차적인 특성을 가지며, 시간과 공간정보가 결합된 3차원 데이타로서 처리시간이 높은 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 대단히 비효율적이다. 본 논문에서는 비주얼리듬을 이용하여 비디오 데이타에서 대표 프레임(Key Frame)을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하여 검색이나 브라우징을 할 수 있는 동영상 내용편집 도구(Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 비주얼리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT(inverse Discrete Cosine Transform)과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이타에는 태그 및 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 유사 화면 검색이나 내용 기반 검색을 제공할 수 있다.
최근 마이크로소프트 (Microsoft)에서 발표된 후 주목 받고 있는 JPEG XR 은 압축 효율 면에서 뛰어난 장점을 가지고 있다. 일반적으로 JPEG XR 은 기존의 JPEG 과는 다른 압축 과정과 주파수 성분 분포를 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 JPEG 압축 방식과 비교하여 JPEG XR 의 압축영역에서의 영상 필터 처리의 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 JPEG XR 의 압축과정과 주파수 성분 분포의 분석을 기반으로 효율적인 저역/고역통과 필터 함수를 제안하고, 체계적인 실험을 통해 제안한 필터함수의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 360 도 비디오 서비스를 제공하기 위한 타일기반 실시간 부호화 방법을 제시한다. 360 도 비디오 프레임을 공간적으로 분할하여 타일을 생성하고, GOP 길이만큼의 타일 개수로 구성된 타일 세트들을 순차적으로 부호화함으로써 단일 부호화기로 실시간 타일 부호화가 가능하도록 설계하였다. 상기 타일 세트는 독립적으로 부호화되므로 단말은 사용자의 시청영역에 해당하는 타일 세트만 수신 및 복호화함으로써 네트워크 대역폭을 줄일 수 있다. 또 작은 크기의 타일을 순차적으로 고속 부호화하는 방법이므로 타일의 병렬 처리를 효과적으로 수행하기 위한 로드밸런싱을 고려하지 않아도 된다. NVIDA 그래픽카드인 Geforce GTX 1080Ti를 이용하여 32 개의 타일로 분할된 4K 360 도 비디오 시퀀스를 HEVC 로 부호화할 경우 약 120 fps 의 속도로 처리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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