• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.114-117
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• 2003

본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)［1］ 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다［2-6］.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.322-324
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• 2006

배경이 움직이는 카메라에서 영상을 획득하여 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정한다. 추정된 파라미터를 이용하여 영상내의 움직이는 물체를 검출하기 위해 카메라의 Ego-motion을 보정하는 영상 좌표계 변환 방법을 소개하고, Ego-motion 보정을 통해 연속된 두 영상에서 움직이는 물체를 검출하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.139-142
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• 1996

움직임 보상형 프레임간 내삽기법은 다른 동영상 압축기법과 함께 사용함으로써, 그 압축효과를 더욱 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 블록에 기반한 기존의 움직임 보상형 프레임간 내삽기법을 움직이는 물체의 경계에서 심한 블록효과를 보인다. 본 논문에서는 Quad-tree 기법을 이용해 화소단위의 움직임을 추정하고, 이를 이용해 드러난 영역과 가리워지는 영역을 정확 히 예측해 보상함으로써 움직이는 물체의 경계에서 나타나는 블럭효과를 제거했다. 그리고 제안된 방법에서는 순방향이나 역방향 움직임추정 시 송신측으로 부터 보내지는 움직임 벡터를 이용함으로써 움직임 추정을 위해 소요되는 계산량을 최소화하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.4C
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• pp.406-412
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• 2003

A fast multiple object motion detection method using periodogram has been proposed. Each frame is projected to vertical and horizontal directions, and then temporal FFT is applied. A line in two dimensional frequency domain indicates velocity. To estimate the velocity of an object, we intergrate along a line which passes through the origin in frequency domain. If a frame contains multiple moving objects, multiple peaks are detected corresponding to the velocity of each object. After pairing these peaks, we can determine the velocities of an object. In the proposal method we can easily pair horizontal and vertical velocity components efficiently with simple computation by combining projections in 45$^{\circ}$ and 135 $^{\circ}$ directions in addition to the vertical and horizontal direction.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.105-106
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• 2018

본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1889-1896
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• 2001

This paper proposes the hierachically regularized motion estimation technique for the efficient and accurate motion estimation. To use hierachical technique increases the reliability of motion vectors. And the regularization of neighbor vectors decreases bit rate of motion vectors. Also, using fast motion estimation algorithm with a few candidate vectors, the processing time added by regularization can be decreased. In the result of the experiment, the fast motion estimation with hierachical regularization technique achieves less computations and decreases estimation and distribution of false vectors.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.531-534
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• 2006

능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.90-92
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• 2014

본 논문에서는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용하는 움직임 보상 프레임 보간(motion compensated frame interpolation, MCFI)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 MCFI 방법에서는 고정된 크기의 프레임과 블록에서 움직임 벡터(motion vector, MV)를 이용하여 두 프레임 사이의 프레임 영상을 추정한다. 그러나 이와 같은 방법은, 큰다양한 방향으로 움직이는 물체들의 MV 나 큰 움직임을 추정하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 크기와 정합 영역이 가변적으로 적용될 수 있는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임 보간 기법(pyramid structure and quadtree motion compensated frame interpolation, PQ-MCFI)를 제안한다. 제안하는 기법은 물체들이 빠르게 움직이는 장면과 다양한 방향으로 움직이는 장면에서 이전의 기법에 비해서 높은 PSNR 을 보이며, 실제 인간의 시각적인 측면에서는 더욱 정밀한 결과를 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1811-1812
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• 2006

본 논문은 공간상에서 움직이는 다중신호원의 신호 도달 방향 추정과 신호원이 보낸 신호를 다중 센서 어레이를 이용하여 판별하는 문제를 다룬다. 일반적으로 정지하고 있는 신호원의 방향 추정은 어레이에서의 출력 방정식의 방향 벡터들이 시불변인 상수이기 때문에 잡음환경 하에서도 샘플링된 벡터(Snapshot) 수가 늘어날수록 훨씬 정확하게 방향 추정이 가능하지만 신호원이 움직이는 경우에는 신호원의 방향이 변하게 되어 결국 어레이 방정식의 방향 벡터들이 시변이므로 추정값의 분산(variance)이 커지게 되어 정확한 추정이 어렵게 된다. 이러한 경우에 대한 정량적인 분석 예는 드물어 실제 여러 가지 추정 기법들의 특성이 어떻게 나타나는지 가늠하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 경우에 대한 시나리오 예를 설정한 후 이 시나리오에 따른 랜덤 가우시안 잡음 하에서의 수치 데이터 모델을 생성하여 수신기에서는 미지의 값인 이 데이터에 대해 기존의 DOA 추정 기법을 이용하여 추정을 수행하여 그 정량적인 결과들을 계산해 봄으로써 시변인 경우에서의 그 성능을 판단해 보기로 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.10 no.1 s.26
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• pp.77-82
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• 2005

We propose a highly Integrated motion estimation processor (MEP) for efficient video compression in an SoC platform. When compressing video by the standards like MPEG-4 and H.263, the macroblock related functions motion compensation. mode decision, motion vector prediction, and motion vector difference calculation require the frequent intervention of MCU. Thus the proposed MEP incorporates those functions with the motion estimation capability to reduce the number of interrupts to MCU, which can lead to a highly efficient SoC system. For low-power consumption, the proposed MEP can prevent the temporally static area from motion estimation or can skip the half-pel motion estimation for those macroblocks whose modes are decided as INTRA.