• Title/Summary/Keyword: 시간과 움직임

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Motion Vector Resampling Technique for Format Transcoding and Spatial Resolution Reduction (동영상 변환 부호화를 위한 움직임벡터 재추출 기법에 관한연구)

  • Lee, Byourg-Yeol;Yoon, Kyu-Seop;Park, Sang-Hui
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2000.11d
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    • pp.739-741
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    • 2000
  • 많은 목적을 가진 영상 압축 표준으로 인해 원래의 목적으로 이미 부호화된 영상을 다른 목적에 맞는 영상으로 변환해야 될 경우가 발생하는데, 목적 비트율과 목적 크기, 목적 부호화 형식으로 재부호화시키는 과정을 변환 부호화라고 한다. 본 논문에서는 이미 부호화된 영상의 움직임 벡터 정보를 이용하여 변환 부호화 과정에서 새로운 움직임 벡터의 추정시간을 단축시킬 수 있고, 화질의 열화 및 계산량을 최소화 할 수 있는 새로운 방법들을 제안하고 영상의 비트율과 크기를 변환시키는 경우와 화상의 종류를 변환시키는 경우에 대해서 각각 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교, 검증하고자 한다.

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Semantic Representation of Moving Object Using Spatial Relationship Graph (공간 관계 그래프를 이용한 움직임 객체의 의미 표현)

  • Cho, Mi-Young;Chio, Jun-Ho;Shin, Ju-Hyun;Yoon, Mi-Jin;Kim, Pan-Koo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.81-84
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    • 2003
  • 비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 이러한 움직임으로부터 어떤 개념 혹은 의미(Semantic) 정보를 추출해 낼 수 있다. 본 논문에서는 Egenhofer에 의해 정의된 공간 관계 표현을 이용하여 공간 관계 그래프를 정의하고 이 그래프를 통하여 움직임 객체의 의미를 표현하고자 한다. 이를 이용하면 사용자는 비디오 데이터에서 객체의 움직임을 이용한 내용 기반 검색뿐만 아니라 움직임의 의미를 이용하여 개념 기반 검색을 수행 할 수 있다.

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Active Contour Model for Object Tracking with Large Motion Displacement (큰 움직임 변위의 물체 추적을 위한 활성외곽선 모델)

  • Lee, Joo-Hwi;Oh, Hyung-Gyu;Hong, Helen
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.464-469
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    • 2006
  • 본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.

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Fast Side Information Generation Method using Adaptive Search Range (적응적 탐색 영역을 이용한 고속 보조 정보 생성 방법)

  • Park, Daeyun;Shim, Hiuk Jae;Jeon, Byeungwoo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.299-302
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    • 2011
  • 분산비디오압축(DVC, Distributed Video Coding) 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 경량화 비디오 부호화를 위한 새로운 방법으로 주목 받고 있다. 하지만 복호화기에서 채널 복호 과정과 움직임 추정/보상 과정이 수행됨으로써 복호화기의 복잡도가 상당히 증가하게 되며, 이에 복호화기 채널 복호 과정을 고속화하기 위한 방법이 지속적으로 제안되고 있다. 그러나 채널 복호 과정이 고속화될수록 움직임 추정/보상에 소요되는 계산량이 상대적으로 증가하게 되어, 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 증가하는 움직임 추정/보상 과정에 적응적 탐색 영역 방법을 적용하여 DVC 복호화기를 고속화하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 고정된 탐색 영역을 사용한 보조 정보 생성 방법과 비교하여 평균 76%의 시간절감이 가능하며, 성능저하는 BDBR이 약 0.31% 증가하는 정도로 크지 않다.

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Improved Multiplication-free One-bit Transform-based Motion Estimation (향상된 곱셈이 없는 1비트 변환 알고리듬)

  • Jun, Jee-Hyun;Yoo, Ho-Sun;Jeong, Je-Chang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.211-214
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    • 2011
  • 비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.

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Realtime Face Tracking using Motion Analysis and Color Information (움직임분석 및 색상정보를 이용한 실시간 얼굴추적)

  • Lee, Kyu-Won
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.5
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    • pp.977-984
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    • 2007
  • A realtime face tracking algorithm using motion analysis from image sequences and color information is proposed. Motion area from the realtime moving images is detected by calculating temporal derivatives first, candidate pixels which represent face region is extracted by the fusion filtering with multiple color models, and realtime face tracking is performed by discriminating face components which includes eyes and lips. We improve the stability of face tracking performance by using template matching with face region in an image sequence and the reference template of face components.

Weight-based Motion Vector Composition using Activity Information and Overlapped Area (움직임 정보 및 중첩 영역을 이용한 가중치 기반의 움직임 벡터 합성 기법)

  • Kim, Hyun-Hee;Kim, Sung-Min;Lee, Seung-Won;Jung, Ki-Dong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.1573-1576
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    • 2004
  • 멀티미디어 압축 및 이동 통신 기술의 발전으로 다양한 형태의 멀티미디어 서비스가 이슈화되고 있다. 비디오를 전송하기 위해서는 많은 대역폭을 필요로 하지만, 모든 네트워크가 높은 수준의 대역 및 처리 능력을 가지는 것은 아니다. 이질적인 네트워크간의 멀티미디어를 서비스하기 위해서는 네트워크 상황 또는 수신자의 처리 능력에 맞도록 재 부호화해야 하지만 그 처리비용이 높다. 트랜스코딩 기법 중에서 시간당 요구된 프레임의 개수를 조절하면 제거된 프레임의 움직임 벡터를 재 사용하여 비트율을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기법보다 향상된 움직임과 중첩 영역의 정보를 적용한 WBVC(Weight-Based Vector Composition) 기법을 제안한다. 실험을 통한 기존의 기법과의 비교 분석 결과, 비슷한 계산 복잡도에서 제안한 WBVC 기법이 높은 성능을 보였다.

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Block Shape Adaptive Candidate List Derivation for Inter Prediction in Versatile Video Coding (VVC) (VVC 의 블록모양 적응적 화면간 예측 후보 리스트 유도 기법)

  • Do, JiHoon;Park, Dohyeon;Kim, Jae-Gon;Jeong, Dae-Gwon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.257-259
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    • 2018
  • 최근 JVET(Joint Video Experts Team)는 새로운 비디오 압축 표준을 VVC(Versatile Video Coding)으로 이름 짓고 2020 년 완료를 목표로 그 표준화를 시작하였다. HEVC 및 VVC 에서는 화면간 예측의 부호화 효율을 위하여 공간적/시간적 주변블록의 움직임 정보로부터 Merge/AMVP(Advanced Motion Vector Prediction)의 후보 리스트를 구성하고 최적의 움직임 정보를 활용한다. 본 논문에서는 Merge/AMVP 의 후보 리스트를 유도할 때, 현재블록의 모양을 고려하여 상관성이 높은 주변블록의 움직임 정보를 우선 순위로 유도하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 VTM(VVC TM) 대비 제안기법의 성능을 확인한다.

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VLSI Architecture Designs of the Block-Matching Motion Estimation/Compensation using a Modified 4-Step Search Algorithm (변형된 4스텝 써치를 이용한 블럭정합 움직임 추정 및 보상 알고리즘의 VLSI 구조 설계)

  • Lee, Dong-Ho
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.35S no.9
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    • pp.86-94
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    • 1998
  • This paper proposes a new fast block-matching algorithm, named MFSS(Modified Four-Step Search) algorithm, which has better performance and is more adequate for hardware realization than the existing fast algorithms. The proposed algorithm is suitable for hardware realization since it has a unique regularity during the search procedure. It is shown from simulation results that its performance is close to that of FS(Full Search) algorithm. This paper also proposes a VLSI architecture and presents some design results of a motion estimator and compensator which adopted the MFSS algorithm. The important aspects considered in designing a motion estimator and compensator are hardware complexity of design results, and total delay needed to generate the motion compensated data after finding the motion vectors. Hardware complexity is minimized by using just nine PE(Process Element)'s, and total delay is minimized by sharing search memory of the motion estimator and compensator.

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A Study on the New Binary Block Matching Algorithm for Motion Estimation of Real time Video Coding (실시간 비디오 압축의 움직임 추정을 위한 새로운 이진 블록 정합 알고리즘에 관한 연구)

  • 이완범;김환용
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.5 no.2
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    • pp.126-131
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    • 2004
  • Full search algorithm(FA) provides the best performance but this is usually impractical because of the large number of computations required for large search region. Fast search and conventional Boolean matching algorithms reduce computational complexity and data processing time but this algorithms have disadvantages that is difficult of implementation of hardware because of high control overhead and that is less performance than FA. This paper presents new Boolean matching algorithm, called BCBM(Bit Converted Boolean Matching). Proposed algorithm has performance closed to the FA by Boolean only block matching that may be very efficiently implemented in hardware for real time video communication. Simulation results show that the PSNR of the proposed algorithm is about 0.08㏈ loss than FA but is about 0.96∼2.02㏈ gain than fast search algorithm and conventional Boolean matching algorithm.

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