• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.10
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• pp.1095-1102
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• 2014

In this paper, We proposed the approach of GPU and motion vector to analysis the Human activity in real-time surveillance system. The most important part, that is detect blob(human) in the foreground. We use to detect Adaptive Gaussian Mixture, Weighted subtraction image for salient motion and motion vector. And then, We use motion vector for human activity analysis. In this paper, the activities of human recognize and classified such as meta-classes like this {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}. We created approximately 300 conditions for the simulation. As a result, We showed a high success rate about 86~98%. The results also showed that the high resolution experiment by the proposed GPU-based method was over 10 times faster than the cpu-based method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.103-106
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• 2001

본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.553-556
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• 2006

본 논문에서는 단일 비디오 내에서 다양한 움직임 유형을 분석하여 각각의 움직임 유형에 따른 효율적인 입체 영상 변환 알고리즘을 제안한다. 움직임 정보는 단일 비디오 영상을 입체영상으로 변환하기 위해 가장 많이 사용되는 정보 중 하나이며 특히, 줌 인(zoom in), 줌 아웃 (zoom out) 움직임 발생시 상대적으로 높은 입체감을 제공한다. 따라서 본 논문은 수평, 수직 모션뿐만 아니라 줌 움직임(zooming motion)을 효율적으로 검출하기 위한 새로운 모션 결정 규칙을 제안 하였다. 실험에서는 MPEG 실험에 많이 사용되는 동영상 데이터를 이용하였으며 제안된 모션 결정 규칙은 순수한 줌 움직임뿐만 아니라 노이즈가 포함된 복잡한 줌 움직임에도 강인한 결과를 보였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.8 no.4
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• pp.441-449
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• 2007

In video coding, motion estimation is a process to estimate the pixel of the current frame from the reference frame, which affects directly the predictive quality and the encoding time. This paper is related to AHHS(Adaptive Hierarchical Hexagon Search) using spatio-temporal motion activity for fast motion estimation. The proposed method defines the spatio-temporal motion activity of the current macroblock using the motion vectors of its spatio-temporally adjacent macroblocks, and then conventional AHS(Adaptive Hexagon Search) is performed if the spatio-temporal motion activity is lower, otherwise, hierarchical hexagon search is performed on a multi-layered hierarchical space constructed by multiple sub-images with low frequency in wavelet transform. In the paper, based on computer simulation results for multiple video sequences with different motion characteristics, the performance of the proposed method was analysed and assessed in terms of the predictive quality and the computational time. Experimental results indicate that the proposed method is both suitable for (quasi-) stationary and large motion searches. The proposed method could keep the merit of the adaptive hexagon search capable of fast estimating motion vectors and also adaptively reduce the local minima occurred in the video sequences with higher spatio-temporal motion activity.

• 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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.5
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• pp.31-41
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• 2000

This paper proposes a block-based motion detection algorithm for digital video surveillance system which adaptively decides the threshold according to the kinds of images We first compute the features of a block after dividing each Image into small sub-block regions, and analyze performance of the motion detection algorithm based on statistic features by using the proposed threshold-decision method. Motion vectors are used to analyze motion degree and adaptively determine the threshold The simulation results show the performances of motion detection algorithms according to sub-block size, statistic features, noise, and threshold.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.3
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• pp.1-8
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• 2012

Video FRUC (Frame Rate Up Conversion) has been a technique of great interest due to its diversified applications in consumer electronics. Most advanced FRUC algorithms adopt a motion interpolation technique to determine the motion vector field of interpolated frames. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame is reconstructed. For this aim, this paper proposes a distortion estimation for motion compensated interpolation frame using frame-adaptive distortion estimation. The proposed method is applied for the symmetric motion estimation and compensated scheme and then analyzed by three different approaches, that is, forward estimation, backward estimation and adaptive bi-directional estimation schemes. Through computer simulations, it is shown that the proposed bi-directional estimation method outperforms others and can be effectively applied for FRUC.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.35-40
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• 1999

이 논문은 디지털 TV의 압축 비트열을 전송할 때, 채널 오류로 인해 디지털 TV 디코더에서 화면을 재생할 때 발생할 수 있는 화질의 저하를 최소화시키는 방법을 기술한다. 텔레비전과 같은 단방향 방송 시스템에서 전송 도중에 오류가 발생하여 수신측에서 전송 오류를 제대로 정정하기 곤란할 때, 재생된 화면이 심각하게 훼손될 수 있다. 이때 오류로 인한 화면의 손상을 주변의 공간적 또는 시간적 상관 정보를 이용하여 화면을 복원하는 동작을 오류 은폐라고 한다. 최근 디지털 TV나 고선명 TV의 기본 부호화 방식으로 많이 사용하고 있는 MPEG 비디오 표준 방식은 공간적인 중복 정보를 압축하기 위해 DCT 변환을 수행하며, 시간적인 중복 정보를 압축하기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 또한 MPEG 비디오 압축 방식은 일종의 차분 부호화 방법을 사용하기 때문에 현재 화면에서 오류가 발생하면 현재 화면뿐만 아니라, 시간적으로 나중에 부호화된 화면에도 오류가 전파된다. 본 논문에서는 MPEG 비트열의 채널 오류의 영향을 분석하여 화면간에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 움직임 벡터를 추정하여 손상된 부분을 은폐시키는 방법을 제안한다. 기본적으로 손상된 매크로블록의 위와 아래로 인접한 화소값들을 움직임 벡터의 추정에 사용한다. 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 평균값 방법과 초기 움직임 벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Communication Design
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• v.38
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• pp.80-90
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• 2012

The purpose of this study is to determine the differences in eye-tracking, which is one of the emotional reactions of the autonomic nervous system, against various experimental stimuli that vary in terms of the movement attributes of graphic image. This experiment conducted an analysis of variance of the movement factors(n) in each movement attribute(speed, horizontality movement, verticality movement, diagonal movement). Dependent variables were the fixation starting time, the fixation dwell time, the whole fixation time from stimulus appearance, and the eye-tracking length. The result of eye-tracking against movement speed showed nonsignificant differences for each movement attribute. In the horizontality movement, the → movement was higher than the ← movement. In the verticality movement, the ↑ movement was higher than the ↓ movement. In the diagonal movement, there was not significant differences for each movement attributes.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.2
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• pp.129-136
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• 2020

Recognizing finger movements have been used as a intuitive way of human-computer interaction. In this study, we implement an wearable device for finger motion recognition and evaluate the accuracy of several ML (Machine learning) techniques. Not only HMM (Hidden markov model) and DTW (Dynamic time warping) techniques that have been traditionally used as time series data analysis, but also NN (Neural network) technique are applied to compare and analyze the accuracy of each technique. In order to minimize the computational requirement, we also apply the pre-processing to each ML techniques. Our extensive evaluations demonstrate that the NN-based gesture recognition system achieves 99.1% recognition accuracy while the HMM and DTW achieve 96.6% and 95.9% recognition accuracy, respectively.