• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.3D
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• pp.361-366
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• 2006

It is widely known that the dynamic optimal path algorithm, adopting real-time path finding, can be supporting an optimal route with which users are satisfied economically and accurately. However, this system has to search optimal routes frequently for updating them. The proposed concept of optimizing search area lets it reach heuristic optimal path rapidly and efficiently. Since optimal path should be increased in proportion to an distance between origin and destination, tremendous calculating time and highly efficient computers are required for searching long distance journey. In this paper, as a result of which the concepts of partial solution and representative path are suggested. It was possible to find an optimal route by decreasing a half area in comparison with the previous method. Furthermore, as the size of the searching area is uniform, comparatively low efficient computer is required for long distance trip.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.725-728
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• 2002

얼굴은 주변의 조명이나 카메라의 위치, 사람의 자세에 따라 가변적이기 때문에 인식에 많은 어려움이 따른다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법에는 신경망을 이용하여 얼굴의 영역 정보를 가지고 데이터베이스를 구축하여 얼굴영역을 탐색하는 방법과 얼굴의 대칭성을 이용한 대칭 영역 탐색이 있다. 신경망을 이용하는 방법은 사전 정보를 가져야만 하며, 대칭성을 이용한 방법은 계산 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 대칭성의 계산 속도 개선 및 데이터베이스 구축없이 얼굴 영역을 추출할 수 있도록 축소 영상에서 대칭 영역 탐색을 이용해 대칭성을 파악한 후 이러한 대칭성을 이용하여 원영상에 적용 한 후 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 축소영상에서의 추출된 영역에서 대칭 영역 탐색을 하여 얼굴영역을 찾아내는 방법이다. 정면, 안경이 있는 영상에 실험해본 결과 얼굴 인식에 적합한 얼굴영역을 추출 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.67-70
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• 2009

H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.4
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• pp.356-364
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• 2000

Block based fast motion estimation algorithm use the fixed search pattern to reduce the search point, and are based on the assumption that the error in the mean absolute error space monotonically decreases to the global minimum. Therefore, in case of many local minima in a search region we are likely to find local minima instead of the global minimum and highly rely on the initial search points. This situation is evident in the motion boundary. In this paper we define the candidate regions within the search region using the motion information of the neighbor blocks and we propose the multiple local search method (MLSM) which search for the solution throughout the candidate regions to reduce the possibilities of isolation to the local minima. In the MLSM we mark the candidate region in the search point map and we avoid to search the candidate regions already visited to reduce the calculation. In the simulation results the proposed method shows more excellent results than that of other gradient based method especially in the search of motion boundary. Especially, in PSNR the proposed method obtains similar estimate accuracy with the significant reduction of search points to that of full search.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.233-234
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• 2009

본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.40-42
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1B
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• pp.128-140
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• 2000

In this paper, we propose a fast block matching algorithm using the mean absolute error (MAE) of neighbor search point and search region reduction. The proposed algorithm is composed of two stages. At the first stage,the search region is divided into nonoverlapped 3$\times$3 areas and MAE of the center point of each area iscalculated. The minimum MAE value of all the calculated MAE's is determined as reference MAE. At thesecond stage, because the possibility that final motion vector exist near the position of reference MAE is veryhigh, we use smaller search region than first stage, And, using the MAE of center point of each area, the lowerbound of rest search point of each area is calculated and block matching process is performed only at the searchpoints that the lower bound is smaller than reference MAE. By doing so, we can significantly reduce thecomputational complexity while keep the increasement of motion estimation error small.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.12 no.3
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• pp.278-288
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• 2007

We propose the fast full search algorithm that reduces the computational load of the block matching algorithm which is used for a motion estimation in the video coding. Since the conventional spiral search method starts searching at the center of the search window and then moves search point to estimate the motion vector pixel by pixel, it is good for the slow motion picture. However we proposed the efficient motion estimation method which is good for the fast and slow motion picture. Firstly, when finding the initial threshold value, we use the expanded predictor that can approximately calculate minimum threshold value. The proposed algorithm estimates the motion in the new search order after partitioning the search window and adapt the directional search order in the re-divided search window. At the result, we can check that the proposed algorithm reduces the computational load 94% in average compared to the conventional spiral full search algorithm without any loss of image quality.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.16 no.3
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• pp.545-552
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• 2012

In this paper, we propose Modified Multi CAMShift Algorithm based on Kalman filter and Weighted Search Windows(KWMCAMShift) that extracts skin color area and tracks several human body parts for real-time human tracking system. We propose modified CAMShift algorithm that generates background model, extracts skin area of hands and head, and tracks the body parts. Kalman filter stabilizes tracking search window of skin area due to changing skin area in consecutive frames. Each occlusion areas is avoided by using weighted window of non-search areas and main-search area. And shadows are eliminated from background model and intensity of shadow. The proposed KWMCAMShift algorithm can estimate human pose in real-time and achieves 96.82% accuracy even in the case of occlusions.