• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.375-378
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• 2005

The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2530-2538
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• 2015

깊이맵은 색채 영상과 달리 색상 정보가 아닌 깊이 정보가 픽셀 값을 이루고 있어서 색차가 크더라도 비슷한 거리에 있으면 유사한 픽셀 값으로 나타난다. 또한 색채 영상은 미세한 영역에서 단계적으로 값이 변하면서 대상의 윤곽을 나타내지만 깊이맵은 픽셀 값이 계단식으로 변하여 픽셀 값이 변하는 지점에서 급변하는 경향이 있다. 이러한 깊이맵의 특성상 경계 영역과 그 외의 영역으로 크게 영상의 영역을 구분 할 수 있고, 전송 시 나타나는 오류에 대해 각 영역에 효과적으로 적용 될 수 있는 오류 은닉 방법이 필요하다. 본 연구에서는 깊이맵의 경계 방향에 따라 영역을 구분하고 각 영역의 값이 변화하는 방향성에 맞추어 적응적으로 오류가 은닉 될 수 있는 방법을 적용하여 깊이맵을 복구한다. 복구된 깊이맵은 다시점 영상과 함께 합성하여 새로운 중간 시점 영상을 만들고 이를 객관적 화질평가 방법을 통해 평가한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.329-338
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• 2011

증강현실에서 다양한 미디어의 결합으로 보다 향상된 현실감 있는 멀티미디어 데이터가 요구되고 있다. 기존의 미디어 정보에 텍스트 및 음성과 비디오 등 다양한 미디어를 결합한 멀티미디어 정보에 대한 첨단 기술이 미디어 산업 전반에 주도적인 위치를 점하고 있다. 특히 인터넷에서의 다양한 의사전달 수단 및 시각화에 대한 관심과 가상공간에서의 의사 표현을 위한 실시간 상호작용 시스템 구축 및 3차원 콘텐츠, 증강현실 기술에 대한 서비스 요구가 증가되고 있다. 이러한 서비스들은 기존 콘텐츠에서 입체감 형성을 위한 3차원 공간구조의 복원에 필요한 깊이 값 생성에 어려움이 있다. 그러므로 2차원 영상을 이용하여 효율적인 Depth-map 생성에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2차원 영상을 이용하여 3차원 공간구조 복원에 필요한 Depth-map 생성기법의 단점을 보완하여, 기존 알고리즘에서 정의 되지 않은 영상 내 소실점 위치에 따른 갚아 방향의 정의를 통한 개선된 Depth-map 생성 기법을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.81-83
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• 2014

본 논문에서는 3 차원 영상시스템의 성능향상을 위한 깊이영상의 여러 후처리 필터들의 성능을 비교 실험한다. 성능비교를 위해 현재 3D-ATM 에 쓰이고 있는 dilation 필터와, 경계값 보존에 탁월한 성능을 보이는 bilateral 필터, 그리고 깊이영상의 특성을 이용한 depth boundary reconstruction 필터를 선정하였다. 본 논문에서는 위 제시한 필터들의 특징에 대하여 소개하고, 이들 필터들이 3 차원 영상 시스템의 깊이영상에 적용되었을 때 어느정도 성능향상을 보이는지 비교 분석한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1711-1719
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• 2017

In this paper, we propose a method of the zoom motion estimation for the depth video coding. The proposed method calculates the zoom ratio using the average of the depth values in the current block and in the reference block. It resizes the reference block by the zoom ratio and interpolates the reference block to size of the current block. It compares the current block with the reference block that is obtained by subtracting the average of pixels from the current block to the reference block in order to find the reference block that is the best closest one to the current block. The results of the simulation for the proposed method show that the motion estimation errors are significantly reduced.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.452-454
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• 2015

본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.

• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.980-989
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• 2013

The important requirements for stereo video retargeting are threefold: keeping temporal coherence, preventing depth distortion, and minimizing shape distortions of the retargeted video. To meet these requirements, the left and right video sequences are divided into groups of frames (GoFs), where the GoF is a basic unit for the seam carving and we assign a set of fixed seams for all frames within the GoF. To determine the fixed seams for each GoF, we need to find the GoF boundary in the video first. Then, the representative frame for each GoF is generated by considering the spatial saliency and temporal coherence. Also, the confidence of the stereoscopic correspondence between the left and right frames is considered to prevent depth distortion.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-9
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• 2009

본 논문에서는 리프팅 웨이브렛 변환을 이용한 디지털 영상의 워터마크 기술을 제안하였다. 이 워터마크 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 워터마크 기술로 확장 될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 제안 기술을 적용하였다. 이 방법은 기준 시점 영상에만 워터마크를 삽입하므로 그 과정이 간단하다는 장점을 가진다. 그리고 계층적 깊이 영상 구조의 특성상 나머지 시점 영상으로 워터마크가 전파되므로 모든 시점 영상에 대하여 저작권을 보호할 수 있다는 장점도 가지고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.29-37
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• 2014

다시점 비디오는 카메라 수만큼의 컬러영상들과 깊이 영상들이 존재하므로 막대한 양의 데이터를 갖게 되어서, 그 양을 줄이는 새로운 압축 기술 개발이 필수적이다. 최근 계층적 깊이 영상(Layered Depth Image : LDI)의 개념을 이용하여 깊이 정보를 포함하는 다시점 비디오를 효과적으로 압축 부호화하는 기술이 주목 받고 있다. 이 방법은 여러 시점의 깊이 정보와 워핑(warping) 함수를 사용하여 다시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조를 만드는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 깊이 영상에서 실제 거리를 이용하고 오버랩(overlap) 문제를 해결하고 그리고 컬러 변환을 기반으로 복원을 위해서 추가되는 데이터의 양을 감소시켜 압축 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1390-1403
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• 2016

Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.