In this paper, Enhanced binary block matching method for Constrained one-bit transform (C1BT) based motion estimation is proposed. Binary motion estimation exploits the Number of non-matched points (NNMP) as a block matching criterion instead of the Sum of Absolute Differences (SAD) for low complex motion estimation. The motion estimation using SAD could use the smaller block for more accurate motion estimation. In this paper the enhanced binary block matching method using smaller motion estimation block for C1BT is proposed to the more accurate binary matching. Experimental results shows that the proposed algorithm has better Peak Signal to Noise Ration (PSNR) results compared with conventional binary transform algorithms.
An adaptive bit-reduced mean absolute difference (ABRMAD) is presented as a criterion for the block-matching algorithm (BMA) to reduce the complexity of the VLSI Implementation and to improve the processing time. The ABRMAD uses the lower pixel resolution of the significant bits instead of full resolution pixel values to estimate the motion vector (MV) by examining the pixels Ina block. Simulation results show that the 4-bit ABRMAD has competitive mean square error (MSE)results and a half less hardware complexity than the MAD criterion, It has also better characteristics in terms of both MSE performance and hardware complexity than the Minimax criterion and has better MSE performance than the difference pixel counting(DPC), binary block-matching with edge-map(BBME), and bit-plane matching(BPM) with the same number of bits.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7C
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pp.946-953
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2004
Fast search and conventional boolean matching motion estimation algorithms reduce computational complexity and data processing time but this algorithms have disadvantages that is difficult of implementation of hardware because of high control overhead and that is less performance than Full search Algorithm(FA). This paper present new all binary block matching algorithm, called Bit Converted All Binary Block Matching(BC-ABBM). Proposed algorithm have performance closed to the FA by boolean only block matching that may be very efficiently implemented in hardware for low bit rate video communication. Simulation results show that the PSNR of the proposed algorithm is about 0.04dB loss than FA but is about 0.6 ∼ 1.4dB gain than fast search algorithm and conventional boolean matching algorithm.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.73-79
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2009
In this paper, a method is proposed that enhances the performance of the facial expression recognition using template matching of Local Binary Pattern(LBP) histogram. In this method, the face image is segmented into blocks, and the LBP histogram is constructed to be used as the feature of the block. Block dissimilarity is calculated between a block of input image and the corresponding block of the model image. Image dissimilarity is defined as the weighted sum of the block dissimilarities. In conventional methods, the block weights are assigned by intuition. In this paper a new method is proposed that optimizes the weights from training samples. An experiment shows the recognition rate is enhanced by the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.418-423
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2004
The motion estimation algorithm based block matching is a widely used in the international standards related to video compression, such as the MPEG series and H.26x series. Full search algorithm(FA) ones of this block matching algorithms is usually impractical because of the large number of computations required for large search region. Fast search algorithms and conventional binary block matching algorithms reduce computational complexity and data processing time but this algorithms have disadvantages that is less performance than full search algorithm. This paper presents new Boolean matching algorithm, called BCBM(Bit Converted Boolean Matching). Proposed algorithm has performance closed to the FA by Boolean only block matching that may be very efficiently implemented in hardware for real time video communication. Simulation results show that the PSNR of the proposed algorithm is about 0.08㏈ loss than FA but is about 0.96∼2.02㏈ gain than fast search algorithm and conventional Boolean matching algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.1
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pp.402-410
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2013
In this paper, we propose a new fast block matching algorithm for block matching using the temporal and spatially correlation of the video sequence and local statistics of neighboring motion vectors. Since the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vectors of neighboring blocks around the same block of the previous frame and the current frame and the predictor candidate point on each division region by binary-tree structure. Experimental results show that the proposed algorithm has the capability to dramatically reduce the search points and computing cost for motion estimation, comparing to fast FS(full search) motion estimation and other fast motion estimation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.300-301
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2011
본 논문에서는 Local Binary Pattern(LBP)과 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 실제 상황에서 촬영된 얼굴영상에는 다양한 조명의 변화와 부분적인 가려짐의 영향을 크게 받기 때문에 실제 상황에서의 적용에 어려움이 있다. 따라서 기존의 LBP만을 이용한 얼굴 인식 방법은 좋은 성능을 보여주지 못한다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 LBP와 Top-N Block Matching을 조합한 얼굴 인식 방법을 제안하였다. 제안된 얼굴 인식 방법이 기존의 LBP만을 사용한 얼굴 인식에 비해서 PF07 Database에서 약 7%의 성능향상이 이루어졌음을 실험을 통해서 보여주고 있다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.2
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pp.126-131
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2004
Full search algorithm(FA) provides the best performance but this is usually impractical because of the large number of computations required for large search region. Fast search and conventional Boolean matching algorithms reduce computational complexity and data processing time but this algorithms have disadvantages that is difficult of implementation of hardware because of high control overhead and that is less performance than FA. This paper presents new Boolean matching algorithm, called BCBM(Bit Converted Boolean Matching). Proposed algorithm has performance closed to the FA by Boolean only block matching that may be very efficiently implemented in hardware for real time video communication. Simulation results show that the PSNR of the proposed algorithm is about 0.08㏈ loss than FA but is about 0.96∼2.02㏈ gain than fast search algorithm and conventional Boolean matching algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.4
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pp.639-648
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1994
This paper presents a new block matching algorithm in estimation of motion information that is important technology in compressing interframe. In estimation of motion information, we find differential image using two successive frame image in order to find required real time processing and accurate moving vector, the binary image is made of edge and find more accurate moving vectors by application quadtree method to parts including many moving according to this activity. The computer simulation results show that increased PSNR and reduced computation time.
Many fast block-matching algorithms (BMAs) in motion estimation field reduce computational complexity by screening the number of checking points. Although many fast BMAs reduce computations, sometimes they should endure matching errors in comparison with full-search algorithm (FSA). In this paper, a novel fast BMA for constrained one-bit transform (C1BT)-based motion estimation is proposed in order to decrease the calculations of the block distortion measure. Unlike the classical fast BMAs, the proposed algorithm shows a new approach to reduce computations. It utilizes the binomial distribution based on the characteristic of binary plane which is composed of only two elements: 0 and 1. Experimental results show that the proposed algorithm keeps its peak signal-to-noise ratio (PSNR) performance very close to the FSA-C1BT while the computation complexity is reduced considerably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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