• 제목/요약/키워드: 테스트 스트림

검색결과 64건 처리시간 0.016초

H.264 비디오 표준에서의 칼만 필터 기반의 움직임벡터 복원 (Kalman filter based Motion Vector Recovery for H.264)

  • 고기홍;김성환
    • 정보처리학회논문지D
    • /
    • 제14D권7호
    • /
    • pp.801-808
    • /
    • 2007
  • MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.

KREONET 기반의 광역 규모 오픈플로우 네트워크 구축 및 성능 분석 (Deployment and Performance Analysis of Nation-wide OpenFlow Networks over KREONET)

  • 홍원택;공정욱;정진욱
    • 정보처리학회논문지C
    • /
    • 제18C권6호
    • /
    • pp.423-432
    • /
    • 2011
  • 최근 네트워크 가상화 기능 및 망에 대한 프로그래밍의 용이성을 제공해 줄 수 있는 기반 기술로 오픈플로우 기술이 주목 받고 있다. 국내에서는 캠퍼스 실험실 수준의 로컬 망에서 오픈플로우 기술의 적용 및 Layer 3을 경유한 캠퍼스 망 간의 연동이 이뤄지고 있지만 IP 계층에서의 네트워크 지연 등으로 인한 성능 저하가 문제되고 있다. 본 논문에서는 로컬 망 수준이 아닌 국가과학기술연구망 기반의 광역 규모 오픈플로우 망을 순수 Layer 2상에서 설계 및 구축하고 종단간 Round-trip Time 측정, TCP/UDP 성능 테스트를 통해 오픈플로우 망과 오픈플로우 적용 전 일반 망의 성능을 비교 분석한다. 분석 결과, 광역 규모의 오픈플로우 망은 일반 망과 비교할 때, UDP 스트림에 대한 초반 패킷 손실 문제를 제외하고 대등한 수준의 성능을 보였다. 또한, 초반 UDP 패킷 손실로 인한 성능 저하 현상은 컨트롤러 상에 반복 유입되는 동일한 "Packet_in" 이벤트에 대한 예외 처리를 구현함으로써 개선시킬 수 있었다.

컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용한 군중 행동 감지 (Crowd Behavior Detection using Convolutional Neural Network)

  • 와셈 울라;파트 우 민 울라;백성욱;이미영
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
    • /
    • 제15권6호
    • /
    • pp.7-14
    • /
    • 2019
  • 감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

근단 배경 잡음 환경에서 G.729A 음성부호화기 파라미터에 기반한 새로운 음성 강화 기법 (Speech Reinforcement Based on G.729A Speech Codec Parameter Under Near-End Background Noise Environments)

  • 최재훈;장준혁
    • 한국음향학회지
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.392-400
    • /
    • 2009
  • 본 논문에서는 근단 (Near-End) 잡음 환경에서 ITU-T의 표준 음성부호화기인 G.729A CS-ACELP 기반의 효과적인 음성강화 기법을 제시한다. 일반적으로 다양한 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 수신하는 원단 화자 음성의 명료도가 매우 감소하므로, 이를 극복하기 위한 원단 화자 음성 강화 기법이 필요하다. 기존의 음성강화 시스템과는 대조적으로, 다양한 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 음성부호화기에 기반하여, 원단으로부터 수신된 비트스트림 파라미터 중 여기신호(excitation signal)를 강화하는 알고리즘을 제시한다. 구체적으로, 다양한 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 G.729A CS-ACELP의 부호화기를 통해 배경 잡음의 여기신호를 추정하고, 추정된 배경 잡음의 여기신호를 기반으로 원단 화자로부터 전송된 음성 신호의 여기신호를 강화시키는데, 특별히 G.729A 복호화기내에서 원단의 음성 신호를 직접 강화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 음성 강화 기법의 성능은 다양한 잡음 환경 하에서 ITU-T P.800의 주관적 음질 측정 방법인 CCR (Comparison Category Rating) 테스트에 의해 평가되었으며, 기존의 SNR 복구 기법과 비교해서 우수한 성능을 보여주었다.