This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.
인터넷 라우터는 라우팅 테이블로부터 입력 패킷의 목적지 주소에 맞는 다음 홉을 찾아 입력 패킷을 내보내는 패킷 포워딩을 수행하여야 한다. 그러나 링크 기술의 발달과 더불어 인터넷 사용자의 급증으로 인하여 입력되는 패킷과 같은 속도로 패킷을 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 보다 빠른 주소 검색을 제공하기 위한 여러 이진 검색 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 기존에 나와 있는 대부분의 이진 검색 알고리듬들의 구조는 불균형 구조로서, 메모리 접근 횟수가 많아 빠른 주소 검색이 어렵다는 단점이 있다. 균형 구조를 갖는 경우에는 프리픽스 복사로 인하여 원래 프리픽스 수보다 노드 수가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 균형 구조를 갖는 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 구조에서는 디스조인트(disjoint)한 프리픽스들 즉, 이진 트라이(binary trio)에서 리프 노드에 위치한 프리픽스들만으로 이진 검색 트리를 구성하고, 각 노드에 프리픽스의 네스팅(nesting) 관계에 대한 정보를 담는 프리픽스 벡터(prefix vector)를 두도록 하였다. 그러므로 실제 프리픽스의 수 보다 훨씬 적은 수의 노드를 갖는 균형 이진 트리를 형성함으로서, 검색 성능을 매우 향상시킨 새로운 구조이다.
Whether a given tree is a subgraph of the interconnection network topology is one of the important problem in parallel computing. Trees are used as the underlying structure for divide and conquer algorithms and provide the solution spaces for NP-complete problems. Complete binary trees are the basic structure among those trees. Binomial trees play an important role in broadcasting messages in parallel networks. If binomial trees can be efficiently embedded in complex binary trees, broadcasting algorithms can be effeciently performed on the interconnection networks. In this paper, we present average dilation 2 embedding of binomial trees in complete binary trees.
이진 트리 검색에 관한 관계 모형들을 추정하고 이론 가설들을 검정하기 위하여 중복되지 않는 자연수들을 자료로 하는 3개 이상 7개 이하의 노드를 가진 모든 가능한 이진 검색 트리 들을 생성하였다. 노드 개수 별로 높이 및 균형도 에 따른 이진 검색 트리 생성 확률들을 추정하였으며 노드 개수와 트리의 높이, 검색에 필요한 비교 횟수의 관계를 나타내는 회귀 모형이 구축되었고 이진 검색 트리의 O(1g(n)) 이론이 적합도 검정 절차에 의하여 실험적으로 채택되었다. 이진 검색 트리의 균형에 따른 검색 성능의 유의적 차이들을 통계적으로 증명하기 위하여 균형도에 따라 확률적으로 생성된 이진 검색 트리들을 세 그룹으로 그룹화하고 그룹간의 검색 비교 횟수를 분산 분석 모형에 의하여 비교 분석하였다.
본 논문은 결정 트리(Decision tree) 구조를 기반으로 한 표정 인식 방법을 제안한다. ASM(Active Shape Model)과 LBP(Local Binary Pattern)를 통해, 표정 영상들의 국소 특징들을 추출한다. 국소 특징들로부터 표정들을 잘 분류할 수 있는 판별 특징(Discriminant feature)들을 추출하고, 그 판별 특징들은 모든 조합의 각 두 가지 표정들을 분류시킨다. 분류를 통해 얻어진 정인식의 합을 통해, 정인식 최대화 기반 국소 영역과 표정 조합을 결정한다. 이 가지 분류들을 종합하여, 결정 트리를 생성한다. 이 결정 트리 기반 표정 인식률은 약 84.7%로, 결정 트리를 고려하지 않은 방법보다, 더 좋은 인식 성능을 보였다.
칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.
허프만 코드는 영상이나 비디오 전송뿐만 아니라 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있는 데이터 압축 알고리즘으로서, 실시간 데이터의 양이 증가함에 따라 효율적인 디코딩 알고리즘에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 호프만 디코딩을 위해 균형 트리를 형성하여 효율적인 이진 검색을 수행하는 구조를 제안하고 타 구조와의 성능을 비교하였다. 제안하는 구조는 길이가 다른 코드워드 간의 크기 비교를 가능하게 하는 정의를 사용하여 비어있는 내부 노드를 포함하지 않는 완전 균형 트리를 구성하므로, 디코딩 테이블을 위해 필요로 하는 메모리의 크기에 있어 매우 우수한 구조이다. 실제 영상 데이터를 사용하여 실험한 결과, 256개의 심볼 set에 대해 제안하는 구조는 매우 적은 수의 테이블 엔트리를 요구하며, 디코딩 성능은 최소 1번, 최대 5번, 평균 2.41번의 메모리 접근을 소요함을 보았다.
본 논문에서는 다수의 특징과 이진 분류 트리를 이용하여 장면 전환점(shot change)을 검출하는 향상된 방식을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 본 논문에서는 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 그리고 장면 전환점의 분류를 위해서는 이진 분류 트리(binary classification tree)를 이용한다. 이 분류 결과에 따라 장면 전환점 검출에 사용될 중요한 특징들을 선별하고, 각 특징들의 최적 임계값을 구한다. 또한, 분류 성능을 확인하기 위해 교차검증(cross-validation)과 드롭 케이스(drop-case)를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 기법이 단일 특징들만을 사용한 기존의 방법들 보다 El(Evaluated Index, 성능평가지수)에서 평균 2%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
현재 Slotted-ALOHA 방식과 Binary-tree 방식의 충돌 방지 방식이 많이 연구되고 있으나, 인식 시간의 지연 및 시스템 구현 시 복잡도 등으로 실용적인 측면에서는 더 많은 문제를 해결해야 될 필요가 있다. 본 논문에서 이를 해결하기 위하여 Slotted-ALOHA 방식과 Binary-tree 방식을 혼합한 방법으로 태그를 여러 개의 그룹으로 나누고, 각 태그 그룹은 Slotted-ALOHA 방식을 이용하여 인식 작업을 수행하는 하이브리드 충돌 방지 기법이다. 한 그룹의 태그의 수는 시스템 처리율(Throughput)이 최대가 되는 태그의 수로 결정한다. 제안하는 하이브리드 충돌 방지 방식과 기존에 사용되고 있는 방식들을 태그의 인식 시간과 처리율 측면으로 비교하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 제안하는 충돌 방지 기법은 기존의 방법보다 빠른 태그의 인식시간과 우수한 처리율을 보여서 현재의 RFID 시스템의 성능을 더욱 높일 수 있으리라고 예상된다.
기존의 코드북 설계방법의 많은 계산량과 초기 코드북 문제를 해결하기 위해 영상에 대한 DCT-기반 벡터양자화 코드북 설계방식이 제안되었다. 이 방법은 훈련벡터들의 DCT 계수들에 대한 분산을 각각 구하여 그 중 최대값을 가지는 계수를 분할키로 하고 그 평균값을 분할경계값으로 하여 균형 이진트리를 만들어 종단노드들을 최종코드북으로 하는 방법인데, 에지부분의 열화가 생기는 단점이 있다. 본 논문에서는 중복된 벡터가 많은 평탄영역 벡터들의 노드 분할을 억제하고 다양한 에지영역의 코드벡터들을 포함하는 코드북을 만들기 위해, 각 노드들의 분할키들을 비교하여 값이 가장 큰 노드부터 분할하는 불균형 이진트리를 이용한 벡터양자화 코드북 설계 방법을 제안하였다. 모의실험 결과 에지부분의 복원성과 PSNR 측면에서 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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