• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.880-887
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• 2015

In this paper, frame rate up conversion (FRUC) algorithm considering the direction and magnitude of identical motion vectors is proposed. extended bilateral motion estimation (EBME) has higher complexity than bilateral motion estimation (BME). By using average magnitude of motion vector with x and y direction respectively, dynamic frame and static frame are decided. We reduce complexity to decide EBME. also, After we compare the direction and magnitude of identical motion vectors, We reduce complexity to decide motion vector smoothing(MVS). Experimental results show that this proposed algorithm has fast computation and better peak singnal to noise ratio(PSNR) results compared with EBME.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.145-148
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• 2003

움직임 벡터의 상관도, 움직임 벡터의 분포특성, 블록 정합 오류의 특성은 탐색 패턴과 탐색 방법을 결정하는 중요한 요소이다. 일반적으로 움직임 벡터는 주로 탐색영역의 가운데를 중심으로 수평 흑은 수직축에 주로 분포한다. 또한 탐색 영역 내의 정합 오류 값의 분포를 보면 움직임 벡터의 분포와 비슷한 형태로 정합 오류의 값들이 수평 혹은 수직 방향으로 최소 정합 오류 값의 위치로 단조 감소해 나간다. 본 논문에서는 이러한 블록 정합 오류의 특성을 이용한 새로운 탐색 방법을 제안하며 주변 블록의 움직임 벡터의 상관도를 이용하여 초기 탐색 지점을 선택하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 여러 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 PSNR 의 감소는 거의 없으면서 매크로블록당 평균 탐색포인트와 수행 시간의 향상을 얻을 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.729-732
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• 2014

본 논문에서는 실시간 영상에서 움직임 검출 및 추적에 관련한 기본 기술들을 나열하고 구현하여 구현 가능성 및 성능에 대하여 검증을 진행하였다. 움직임 검출에는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법이 있으며 이를 구현하여 검증하였다. 또한 움직임 추적의 경우에는 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift가 있고 Kalman 필터에 의한 움직임 추적을 구현하여 검증하였다. 구현된 방법을 통하여 보안용의 영상감시 장비의 추적 시스템 및 GPS 좌표를 기반으로하여 비행체를 추적하면서 통신링크를 유지하는 추적안테나 시스템에 적용하므로서 제어의 정확도를 높일 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.743-748
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• 2011

In this paper, we propose a collaborative tracking algorithm for intelligent video surveillance systems using the multiple network cameras. To do this, each camera detects a moving object and it's movement direction by motion templates. Once a moving object is detect, the Kalman filter is used to reduce noises, and a collaborative tracking camera is selected according to the movement direction and the camera state. In this procedure, Pan-Tilt-Zoom(PTZ) parameters are assigned to obtain clear images. Finally, some experiments show the validity of the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.28-34
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• 2001

컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.553-555
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• 2001

Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.127-129
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• 2002

본 논문에서는 시간의 변화에 따른 공간적 변화론 갖는 움직임 객체를 효과적으로 검색하기 위한 모델링 및 검색 기법을 제안한다. 멀티미디어 데이터에 포함된 움직임 객체는 객체의 움직임 방향뿐만 아니라 객체의 공간적인 크기 변화가 매우 중요하다. 제안하는 모델링에서는 객체의 공간적인 위치를 MBR로 표면하고 MBR의 변화에 따른 객체의 궤적 정보를 표현하여 이를 통한 다양한 검색을 수행한다. 또한 객체가 속한 프레임의 시각적인 특징과 객체의 시각적인 특징 변화를 표현하여 이를 통한 시각적인 유사도 검색을 지원한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.3
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• pp.309-316
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• 2004

In this paper, we proposed the TDS(T-shape Diamond Search) based on the directions of above, below, left and right points to estimate the motion vector fast and more correctly in this method, we exploit the facts that most motion vectors are enclosed in a circular region with a radius of 2 fixels around search center(0,0). At first, the 4 points in the above, below, left and right around the search center is calculated to decide the point of the MBD(Minimum Block Distortion). And then w. above point of the MBD is checked to calculate the SAD. If the SAD of the above point is less than the previous MBD, this process is repeated. Otherwise, the right and left points of MBD are calculated to decide The points that have the MBD between right point and left point. Above processes are repeated to the predicted direction for motion estimation. Especially, if the motions of image are concentrated in the crossing directions, the points of other directions are omitted. As a result, we can estimate motion vectors fast. Experiments show that the speedup improvement of the proposed algorithm over Diamond Search algorithm(DS) and HEXgon Based Search(HEXBS) can be up to 38∼50％ while maintaining similar image Quality.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2733-2737
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• 2014

Motion detection according to the movement and the change area detection method according to the background difference and the motion history image for use in a motion estimation technique using a real-time image, the motion detection method according to the optical flow, the back-projection of the histogram of the object to track for motion tracking At the heart of MeanShift center point of the object and the object to track, while used, the size, and the like due to the motion tracking algorithm CamShift, Kalman filter to track with direction. In this paper, we implemented the motion detection algorithm based on color and shape information of the object and verify.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.2007-2012
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• 2011

To reduce huge computation in the block matching, this paper proposes a fast block matching algorithm which limits search points in the search area. On the basis of two facts that most motion vectors are located in central part of search area and matching error is monotonic decreasing toward the best similar block, the proposed algorithm moves a matching pattern between steps by the one pixel, predicts the motion direction for the best similar block from similar blocks decided in previous steps, and limits movements of search points to ${\pm}45^{\circ}C$ on it. As a result, it could remove the needless search points and reduce the block matching computation. In comparison with the conventional similar algorithms, the proposed algorithm caused the trivial image degradation in images with fast motion but kept the equivalent image quality in images with normal motion, and it, meanwhile, reduced from about 20% to over 67% of the their block matching computation.