• Title/Summary/Keyword: 움직임 기반 특성

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A Spatio-temporal Representation Scheme for supporting Content- and Concept-based Video Retrieval (내용 및 개념 기반 비디오 검색을 지원하는 시공간 표현 기법)

  • 심춘보;장재우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.64-66
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    • 2001
  • 비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.

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Least Squares Based Adaptive Motion Vector Prediction Algorithm for Video Coding (동영상 압축 방식을 위한 최소 자승 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘)

  • Kim, Ji-hee;Jeong, Jong-woo;Hong, Min-Cheol
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.29 no.9C
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    • pp.1330-1336
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    • 2004
  • This paper addresses an adaptive motion vector prediction algorithm to improve the performance of video encoder. The block-based motion vector is characterized by non-stationary local statistics so that the coefficients of LS (Least Squares) based linear motion can be optimized. However, it requires very expensive computational cost. The proposed algorithm using LS approach with spatially varying motion-directed property adaptively controls the coefficients of the motion predictor and reduces the computational cost as well as the motion prediction error. Experimental results show the capability of the proposed algorithm.

Fast Integer-Pel Motion Estimation Based on Statistical Property for H.264/AVC (H.264/AVC를 위한 통계 특성 기반 정수 화소 단위 고속 움직임 예측 기법)

  • Noh, Jin-Young;Hong, Min-Cheol
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.37 no.8A
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    • pp.669-678
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    • 2012
  • In this paper, we propose an efficient fast integer-pel motion estimation for H.264/AVC using local statistics of local motion vectors. Using neighboring motion vectors, we define a new statistical property that is used to determine a mode of motion search range of current block. In addition, an adaptive motion search range compensated method that is based on cumulative statistics of previous coded blocks is addressed to solve the problem of the statistical motion search range decision method. Experimental results show that proposed algorithm has the capability to reduce the computational cost over the other methods.

Vision based 2D Human Body Motion Extraction for HCI (HCI를 위한 컴퓨터비젼 기반 사람의 2차원 움직임 정보 추출)

  • 이상환;안상철;김익재;김형곤;김재희
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.194-198
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    • 2000
  • 본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.

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Frame Rate Up Conversion Method Using Free-Energy Principle based Just Noticeable Difference (Free Energy Principle 기반의 Just Noticeable Difference 모델을 활용한 프레임율 향상 기법)

  • Kang, Ju-Mi;Park, Dae-Jun;Jeong, Je-Chang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.215-219
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    • 2016
  • 본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.

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G-PCC based Global Motion Compression Method Using Histogram-Based Point Cloud Classification (히스토그램 기반 포인트 클라우드 분할을 활용한 G-PCC 기반의 전역 움직임 압축 방안)

  • Kim, Junsik;Hwang, Yonghae;Kim, Kyuheon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.157-160
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    • 2021
  • 프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.

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Reliability Evaluation Method Based on Spatio-Temporal Statistical Characteristics for Motion Compensated Interpolated Frame (움직임 보상 보간 프레임에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록기반의 신뢰도 평가 방법)

  • Kim, Jin-Soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.13 no.5
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    • pp.28-36
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    • 2013
  • Motion-compensated frame interpolation (MCFI) techniques in video signal processing have many application areas. Frame rate up-conversion (FRUC) or distributed video coding (DVC) technique needs an effective MCFI algorithm. For these applications, it is necessary to develop an effective post-processing technique to improve visual qualities or to reduce virtual channel noises, resulting in the reduced channel bit rate. This paper proposes a reliability evaluation method based on spatio-temporal characteristics for motion-compensated interpolated blocks. The proposed algorithm investigates the temporal matching characteristics for current frame and then is designed in such a way that it can measure temporal characteristics as well as the spatial ones. Through computer simulations, it is shown that the proposed method outperforms the conventional temporal matching method.

A Study on Adaptive Hexagonal Search Using Motion Activity (움직임 활동도를 이용한 적응형 육각 탐색에 관한 연구)

  • Kim, Myoung-Ho;Park, Kyoung-Wan;Oh, Young-Geol;Kwak, No-Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.141-144
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    • 2006
  • 본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.

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Interframe interpolation technique based on motion segmentation (움직임 분할 기반의 프레임간 보간 기법)

  • 오근영;나인호;고남영;김동욱;김진태
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1998.11a
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    • pp.219-223
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    • 1998
  • 본 논문에서는 움직임 필드를 분할하고, 이를 바탕으로 가변 보간율을 이용한 새로운 비디오 보간기법을 제시한다. 움직임 필드의 분할은 수리형태학적 필터링 및 영역별 움직임 추정을 이용하여 구성된다. 구성된 움직임 필드는 각각의 움직임 특성을 바탕으로 배경 또는 정지 영역, 움직임 영역, 드러난 영역, 가려진 영역 둥의 분류에 바탕을 둔다. 제시된 보간기법은 움직임이 복잡하거나 비선형적일 때, 보간율을 적게 하며, 움직임이 적거나 선형적일 때 보간율을 높게 함으로써 일정한 화질을 유지할 수 있도록 하였다.

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A wavelet-based fast motion estimation (웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법)

  • 배진우;선동우;유지상
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.8 no.3
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    • pp.297-305
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    • 2003
  • In this paper, we propose a wavelet based fast motion estimation algorithm for video sequence encoding with very low bit-rate. By using one of properties oi wavelet transform, multi-resolution analysis(MRA) property and spatial Interpolation of an image, we are able to reduce both prediction error and computational complexity at the same time. Especially, by defining a significant block(SB) based on the differential information of wavelet coefficients between successive frames, the proposed algorithm makes up a defect of multi-resolution motion estimation(MRME) algorithm of increasing the number of motion vectors. As experimental results. we can reduce the computational load up to 70% but also improve PSNR up to about 0.1 ∼ 1.2 dB comparing with the MRME algorithm.