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.
웹툰은 카툰을 대신하여 웹에서 새로운 카툰으로 등장하였고, 웹의 특징을 가지고 웹상에서 길이에 대한 제한을 받지 않으면서 세로로 스크롤 되면서 콘텐츠를 구동하게 된다. 웹툰의 제작은 대부분이 2D의 이미지 형태가 대부분인데 비사실적 표현기법으로 2D와 3D 비디오로 표현 형식으로 나타내었다. 비사실적 표현으로 2D의 플래시 기법과 3D의 모션 기법을 적용함으로 화려함과 생생한 리얼리티을 얻을 수 있지만 단점으로는 제작기법과 콘텐츠 재생 시간에서 콘텐츠의 용량 확대와 플레이 해상도 및 재생 런 타임 응답 속도 고려가 되어야 한다.
일반적으로 특수영상 및 3D 애니메이션 제작에서 캐릭터와 배경을 3D 모델링을 할 때 MAYA나 3DS MAX 등의 3D 프로그램을 사용하여 제작한다. 그러나 이러한 제작방식은 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 고비용이 발생한다. 본 연구에서는 2D 포토스캔 제작기술을 활용한 3D 모델링 제작방법의 우수성과 효율성을 증명하기 위하여 두 가지 실험을 하였다. 첫 번째, 동일한 오브젝트를 다양한 방법으로 모델링을 하였다. 두 번째, 동일한 백그라운드를 각기 다른 방법을 이용하여 모델링을 하였다. 이 두 가지 실험을 통하여 효과적인 2D 포토스캔 제작방법으로 모델링 시 유의해야할 사항과 제작기술 등을 제시하였다. 또한 실험에 따른 결과물을 바탕으로 2D 포토스캔 모델링 제작방법의 효율성과 우수성을 증명하였다.
디스플레이 기술의 발달로 입체영상(S3D) 콘텐츠개발에 사회적 관심은 높지만 개발 방식의 표준화가 되어 있지 않아 인터랙티브 3D 콘텐츠제작 성과는 매우 저조하다. 본 논문에서는 적외선 카메라로부터의 실시간 영상을 입력으로 하는 주시선 기반의 사용자 인터페이스를 기반으로 개발한 3D 체험형 어드벤처 게임 "HowSee" 개발과정을 기술하였고, 그 과정에서 효율적인 3D 콘텐츠 제작방법을 제시하였다. 표준화되어 있지 않은 입체영상 기반의 게임콘텐츠 제작방법에 관해 본 개발과정에서 발생한 시행착오와 문제해결 방법 등은 입체영상 게임콘텐츠 제작을 효율적으로 하는 데 기초자료가 될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
현재 MPEG(Moving Picture Expert Group)은 1998년에 시작되어 멀티미디어 콘텐츠에 관한 압축 및 표현기술에 대한 표준규격을 제정하는 기구로, 그간 MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MPEG-7 규격에 대한 표준 규격을 제정해 왔다. MPEG의 표준들 중에서 3차원 비디오와 관련된 규격으로는 1996년 MPEG-2 Video 표준에 포함된 Multi-View Profile을 들 수 있다. 하지만 MPEG-2 Multi-View Profile은 주 대상이 양안시점 영상에 대한 압축규격으로, 다시점 비디오 기술을 만족시키기에는 충분하지 않다. 그리고 MPEG-2는 시점 변경에 대한 기술이 없어 다시점 비디오를 이용한 시점전환(interactive)과 같은 서비스를 제공하지 못하는 한계를 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 MPEG-4 시스템에 추가적으로 비디오 스위칭을 위해 특정시점을 기술할 수 있는 구조를 제안한다.
본 논문은 깊이 영상의 부호화를 위해 이차 곡면 모델링 방법을 통한 화면 내 예측 방법을 제안한다. 깊이 영상 내 깊이 화소는 거리 정보를 통해 3차원 좌표로 변환한다. 화면 내 예측을 위한 참조 화소들에 대해 최소자승법을 통해 오차가 제일 작은 이차 곡면을 찾는다. 참조 화소로는 상단의 화소들 또는 좌단의 화소들 중 하나가 될 수 있다. 이차 곡면을 통한 화면 내 예측에서, 한 화소에 대해 두 개의 예측 값이 계산된다. 각각의 참조 화소에 대해 예측 값들과 참조 화소의 차아의 제곱합으로 두 오차 값을 계산한다. 계산된 총 4개의 오차 중 제일 작은 오차를 가지는 참조 화소 선택 방법과 예측 화소 선택 방법이 선택되고, 이를 통해 블록 내 화소를 예측한다. 실험 결과는 최신 영상 부호화 방법과 비교하여 왜곡과 비트율이 각각 최대 5.16%과 5.12% 개선됨을 보인다.
This paper analyzes qualitatively the stereo 3D content factors causing viewer's discomfort. For this, we perform a subjective test that each subject strokes a specific key whenever he (she) feels discomfort during watching a stereo 3D contents. Also we extract the data for the factors in the 3D contents to obtain their quantitative values and the amounts of the temporal changes. Those two sets of data are used to analyze the contents to find the factors which cause viewer's discomfort. The factors to be considered are the amount and the frequency of the disparity changes, story of the contents, situation or environments of a scene, movement and the position of the camera, color and luminance information as well as disparities themselves. We analyse the various strong and weak factors and their composites to find how much discomfort each factor or composite causes. We also show the situations and their related factors that causes less discomfort than the amount of their disparities.
3D TV를 위한 스테레오 영상은 기존의 디지털 TV와 호환성을 유지하기 위하여 프레임 호환 패킹 포맷으로 전송될 수 있다. 이 경우 수신단은 해상도가 절반으로 줄어든 스테레오 영상으로부터 원래 크기의 좌우 영상을 확대하여 복원할 필요가 있다. 이 논문은 삭제된 영상 라인의 픽셀값을 적응적으로 내삽하는 기법을 제안한다. 삭제되지 않은 주변 영상 라인의 정보로부터 수평라인 기반 선형 필터와 NEDI6를 선택적으로 적용함으로써 기존의 Bilinear 내삽 기법에 비해 0.6dB 정도의 화질 향상을 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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