최근 움직임 포착 시스템은 애니메이션 연구 분야에 가장 활발하게 적용되고 있다. 움직임 데이터의 포착은 움직임 포착 시스템을 실제 배우의 움직임과 연결하여 이루어진다. 본 연구는 기하학적 평균 필터를 이용하여 움직임 데이터를 편집하는 방법에 대해 다룬다. 포착한 움직임 데이터에 잡음이 끼면 부자연스러운 동작을 생성하기 때문에 동작을 자연스럽게 만들어 내는 중간 과정이 필요한데 기하학적 평균 필터를 이용하여 자연스러운 동작을 생성할 수 있도록 한 것이다. 실험 결과는 기하학적 평균필터가 다양한 공간필터 중에서 움직임 데이터의 잡음을 제거하는데 가장 우수함을 보여준다. 본 연구의 제안 방법은 실시간 애니메이션, 가상현실, 3D 응용분야등에 다양하게 응용 가능하다.
This paper presents a high performance 2D PE architecture for H.264 Motion Estimation(ME). While existing 2D PE architectures reuse the overlapped data of adjacent search windows scanned in 1 or 3-way, the new architecture scan adjacent windows and multiple paths instead of single raster and zigzag scanning of adjacent windows in 4 way(up,down,left,right). By reducing the redundant access factor by 1.4, the new 4-way search window improve the memory bandwidth by 70-58% compared with 1/3-way search window. With Altera Stratix-III implementation, the high performance 2D PE architecture deals with SD ($720{\times}480$) video of 2 reference frame, $48{\times}48$ search area and $16{\times}16$ macroblock by 30fps at 97.1MHz.
한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.1306-1310
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2006
We conducted visual perception experiments to determine the perception limits of motion blur based on human visual system at LCD TV's moving pictures. The motion blur can be expressed Blurred Edge Width (BEW). The results showed that the BEW of moving pictures should be below 3.4pixels (visual angle 4.2') at 3H distance in a living room environment.
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.
본 연구에서는 앞의 여러 연구자들이 시도한 3차원 연쇄기구의 운동해석법을 비교 검토하고, 이중 기호방정식을 이용하여 3차원 연쇄기구의 운동해석을 일반화 하고져 한다. 또 품질향상, 대량생산(mass production) 및 생산가 절하를 위해 만족시키기 위해, 기본해석모델인2차원 연쇄기구에서 3차원연쇄기구로 정밀화 하면서, 가능한 모든 3차원 연쇄기구의 복잡화 되고 있는 현대 기계의 운동요구를 만족시키기 위해, 기본해석모델인 2차원 연쇄기구에서 3차원연쇄기구로 정밀화 하면서, 가능한 모든 3차원 연쇄기구의 운동을 해석 하기 위한 일반해석법을 개발하므로써 해석을 일반화 시키고, 그것을 컴퓨터로 시뮬레이션하여 운동해석을 신빙성있고 신속하게 수행토록 하며, 컴퓨터 결과를 실제모형 즉 구면 4-R 연쇄기구, R-S-S-R 기구 및 3C-R 기구등을 제작하여,실제결과와 비교 검토하므로써 개발된 일반운동해석법의 타당성을 실험적으로 입증 비교 검토하므로써 일반운동해석법의 타당성을 실험적으로 입증하려 한다.
폐색영역 탐지(Occlusion detection)와 중간값 필터(Median filter)를 조합한 새로운 움직임 추정 기반의 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion estimation) 기술을 소개한다. 움직임 추정은 움직임 벡터(Motion vector)를 얻기 위해 수행한다. 그 후 폐색영역 탐지방법은 폐색된 부분에서 움직임 벡터를 개선한다. 폐색된 영역에서는 잘못된 움직임 벡터를 찾을 가능성이 높으므로 움직임 벡터 의존율이 적은 중간값 필터를 적용하고, 비폐색된 영역에서는 움직임 벡터가 연속적이고 신뢰도가 높으므로 BDMC(Bi-Directional Motion Compensated interpolation)를 적용하여 보간 영상을 생성한다. 양방향 움직임 벡터를 사용하는 BDMC는 움직임 벡터의 연속성과 신뢰도가 높을수록 좋은 결과를 얻는다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 더 나은 성능을 갖는다. 실험에서의 평균 PSNR(Peak signal to noise ratio)은 테스트 시퀀스들에 대하여 BDMC 대비 약 0.16dB 향상되었다.
손동작을 인식하는 연구가 오랫동안 이뤄져 왔지만 대개의 시스템들이 값비싼 깊이 카메라를 사용하거나 여러 개의 카메라를 사용해 분석하는 등 그 비용이 크며 작동이 가능한 작업 공간이 지극히 제한적이었다. 본 논문에서는 가전제품을 원격 제어하기 위한 목적으로 두 개의 회전 모터를 사용해 작업 공간을 확대하고 저렴한 일반 카메라를 사용해서 효율적으로 손동작을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력된 카메라의 자세 정보와 이미지상의 2차원적 손가락 위치 정보를 이용하여 3차원 궤적을 추정하고 이를 동작 평면으로 투영시켜 의미 있는 선형 동작 패턴으로 복원한다. 또한 본 논문에서는 개발된 시스템을 테스트하여 주어진 목적에 맞는 정확도를 가지는 작업 영역을 정의한다.
MMORPG 위주의 성장을 했던 우리나라 게임 시장에서 모션캡쳐 기술은 활용도가 낮았다. 하지만 댄스 게임이나 FPS, 스포츠게임 등 게임 장르가 확대되면서 모션캡쳐 기술에 대한 활용도가 늘어날 수 있는 가능성이 커지고 있다. 따라서 모션캡쳐 기술을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 필요하다. 그러한 것의 선행연구로써 사례제작을 통해 3D 게임캐릭터 애니메이션 제작파이프라인을 연구하였다. 이 제작파이프라인은 모션캡쳐와 키프레임애니메이션 작업을 동시에 진행하기 위한 작업분류, 두 번에 걸친 검수작업, Biped 포맷으로 통합되는 3가지 주요 요소를 갖고 있다. 또한 이러한 요소로 구성된 제작파이프라인은 경제성, 확장성, 체계성을 갖고 있다.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 ANBA는 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록의 움직임 벡터들의 평균값으로 구한 후보 벡터와 현재 블록의 이전 시점의 움직임 벡터의 2개의 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 MVFAST와 PMVFAST에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.01~0.64dB 개선되고 영상에 따라 최고 1.06dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
This paper describes the development of an open source motion sensor emulator. It helps developers to understand the motion sensor and its data better. Through this emulator, the realtime or stored motion sensor data can be applied to the applications that utilize motion sensors. The data of motion sensors which include accelerometer sensor, magnetic field sensor, gyro sensor, GPS, and so on, can be collected by using smart phones or motion sensors. We also describe a visualizer which shows various graphs, video and 3D animations based on the data sent by the emulator. It helps developers to understand motion sensors and how to use the sensors. The developed emulator is compatible with Android sensor simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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