본 논문에서는 효과적인 고해상도 비디오 데이터의 처리를 위하여 부호화기 내에서 참조 영상을 저장하는 프레임 메모리를 압축하는 방법을 제안한다. 프레임 메모리는 응용분야의 특성상 무손실 압축 및 저 복잡도를 갖는 방법이 요구되는데, 블록 단위의 PCT 를 이용하여 픽셀 사이의 상관도를 제거하고, 적응적 GR 부호기를 이용하여 최종 비트열을 구성하여 압축하는 방법을 제안한다. 다양한 테스트 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 압축 방법에 비해 압축 성능이 우수하면서 실행 시간으로 측정한 복잡도 측면에서 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 압축 성능과 복잡도의 두가지 측면을 종합적으로 판단한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 충분히 경쟁력이 있음을 알 수 있다.
본 논문에서 는 NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform)[1]를 이용하여 복잡배경 영상으로부터 효과적으로 여러 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 NTGST를 이용하여 얼굴이 존재할 가능성이 있는 관심영역(region of interest: ROI)을 찾고, 각각의 관심영역 내에서 얼굴의 주된 특징인 눈, 코, 입을 부각시킨 Fovea 영상으로부터 대칭변환의 국부 최대치(local maximum)를 구한다음, 이들간의 관계를 기하학적 상관 관계로 분석 확인함으로써 사람 얼굴만을 검출 하도록 하였다. 여러 얼굴을 포함하는 복잡한 배경 영상에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 89.7%의 검출율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 전영역 탐색 방식의 계산량을 현저히 줄임과 동시에 동일한 예측 화질을 얻기 위해, 기준 블록의 복잡도 순서와 정방형 서브블럭을 가지고 복잡한 영역 세분화를 통한 고속 블록 매칭(block matching) 알고리즘을 제안하였다. 매칭 에러가 기준 블록 기울기 크기에 비례한다는 것을 이용하여 종래의 순차적인 매칭 스캔(matching scan) 과 행/열 기반의 적응 매칭 스캔 대신, 복잡도에 기초한 정방형 서브 블록(sub-block) 적응 매칭 스캔을 가지고 불필요한 계산을 효율적으로 줄였다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
JPEG 알고리듬은 같은 크기의 영상이라도 영상의 복잡도에 따라 다른 크기의 압축된 파일이 생성된다. 따라서, 디지털 카메라와 같은 제한된 저장용량을 갖는 기기에서 추후에 저장될 수 있는 영상의 개수를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 대표적인 JPEG 비트율 조절알고리듬은 양자화표를 조절하는 방식이다. 기존의 연구가 영상의 복잡성과 양자표의 관계를 선형적으로 보는 반면, 본 연구에서는 복잡성과 양자표의 조절에 정교한 통계적 모델을 적용하여, 목표가 되는 비트율을 얻을 수 있는 함수관계를 추출하여, 기존의 방식보다 개선된 비트율 조절결과를 얻을 수 있었다. 모의실험결과 제안한 방식이 목표 비트율과의 오차의 표준편차가 2배 이상 감소하는 결과를 얻었다.
영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.
분산 동영상 코딩(Distributed Video Coding)은 기존의 동영상 코딩과 다르게 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배가 가능한 새로운 코딩 방식이다. 본 논문에서는 단계적 움직임 예측을 이용하여 인코더와 디코더의 복잡도를 분배하는 방법을 제안한다. 인코더에서는 부분적으로 움직임 예측을 수행하여 그 결과를 디코더로 전송하고, 디코더는 이를 받아 좁혀진 범위 내에서 남은 움직임 예측을 수행하게 된다. 인코더에서 어느 정도 복잡도를 감당할 수 있을 때 인코더와 디코더 사이의 복잡도 분배 비율의 조절이 가능하다. 이를 통해 복잡도 분배 비율과 압축효율과의 상관성을 알아볼 수 있는데, 인코더의 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율이 디코더 복잡도 상승에 의한 압축효율 향상율보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 제안 방법을 통해 단말기의 성능이나 채널 상황에 따라 인코더와 디코더 사이의 복잡도를 적응적으로 분배하고 그에 따라 코딩 성능을 조절할 수 있다.
얼굴인식기술이 인증 일 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경이나 조명등으로 인해 얼굴의 형태가 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다
본 논문에서는 MPEG 비트스트림 기반의 동영상 저작권 보호를 위한 간단하면서도 효율적인 실시간 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 MPEG 부호화된 동영상에 대해 DCT 계수 영역으로 부분 복호화한 후 양자화 기법을 사용하여 DC 계수에 비가시성을 가지도록 워터마크를 삽입한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 비트스트림 기반 워터마킹 기법보다 계산 복잡도 및 강인성 면에서 향상된 성능을 보여주고 있다.
최근 영화 <아바타>를 필두로 영화, 방송 등 영상매체에서 다양하게 3 차원 영상기술을 적용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 여러 가지 3 차원 영상 기술 중에서 가장 현실감이 높은 기술인 홀로그래피 (Holography)기술에 대하여 다루고자 한다. 우선 간략하게 홀로그래피 기술에 대하여 소개하고 홀로그램(Hologram)의 기록 및 복원 원리와 컴퓨터를 이용하여 홀로그래피 이미지를 만드는 컴퓨터 홀로그램 (Computer-generated hologram)에 대하여 기술하였으며, 범용 컴퓨터와 GPU(Graphics processing units)통해 컴퓨터 홀로그램 패턴을 기록 및 복원하는 실험을 진행해 보고, 시간 복잡도를 측정, 비교해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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