• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1373-1379
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• 2006

움직임 객체의 추출은 비디오 서비스 등에서 주요한 연구목적 중의 하나이다. 본 논문은 블록 움직임 벡터를 이용하여 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 이를 위하여, 1) 사후 확률 밀도와 Gibbs 랜덤필드의 이용하여 블록 움직임 벡터를 결정하고, 2) 2-D 히스토그램을 바탕으로 전역 움직임을 구하고, 3) 경계 블록 분할 단계를 통해 객체 추출을 달성한다. 제안된 알고리듬은 특히 압축된 비디오 신호의 움직임 객체에 특히 유용하게 이용될 수 있다. 제안된 알고리듬을 여러 가지 영상에 적용한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.17-26
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• 2002

본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.21-28
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• 2008

본 논문에서는 비디오 화질 평가를 위해 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 비디오의 특징으로 이용하는 새로운 reduced-reference (RR) 평가 방법을 제안하였다. 제안한 화질 평가 방법은 수신단에서 열화 비디오를 재구성하는 대신 비디오 스트림 (video stream)의 파싱 (parsing) 과정에서 움직임 벡터를 직접 얻을 수 있기 때문에 수행시간 면에서 기존의 방법들에 비해 효율적이다. 또한 송신단에서는 입력 비디오 영상 전체에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 보내기 때문에 데이터량 측면에서도 효율적이다. 여기서, 기존의 방법들이 영상 한 장씩에 대해서 평가를 했던 것과 달리 제안한 방법에서는 전체 영상에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 사용하였다. 히스토그램의 유사도를 측정하기 위해 히스토그램 인터섹션 (histogram intersection)과 히스토그램 파이 (histogram difference)을 사용하였다. 여러 가지 비트율 (bit rate), 영상크기, 프레임율 (frame rate)로 코딩된 비디오 클립 52개에 대해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였고, 제안한 방법의 효율성을 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 보였으며, 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 mean opinion score (MOS)와 유사함을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.532-536
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• 2016

프레임율 상향 변환은 프레임 사이의 시간적 연속성을 고려하여 객체의 움직임을 예측, 이 정보를 토대로 가상의 프레임을 생성하는 기술이다. 프레임율 상향 변환은 양쪽 프레임의 평균값을 취하는 블렌딩 기반의 보간 방법을 사용하기 때문에 오추정된 모션 벡터는 품질이 낮은 보간 프레임들을 생성한다. 따라서, 전처리 혹은 후처리를 통해 품질을 높일 수 있게 하기 위해서, 품질이 낮은 보간 프레임들의 특성을 분석하여야 한다. 본 논문에서는 이런 특성을 파악하기 위해서 밝기값 히스토그램과 모션벡터의 상관성을 분석하였고, 이 피쳐들이 품질이 낮은 보간 프레임을 판단하는 근거가 될 수 있음을 밝기값 히스토그램의 카이제곱 검정방법과 모션 벡터의 공분산 차이의 절대값에 대한 실험 및 분석을 통해 파악하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.409-420
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• 2018

본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.27-34
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• 1998

본 논문에서는 움직임 벡터와 빛의 세기를 이용하여 비디오의 인덱싱과 검색 기법에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특징과 빛의 세기를 계산하여 각 샷 당하나의 대표프레임을 추출하였다. 각각의 대표프레임은 빛의 흐름을 계산하였다. 즉 움직임벡터의 특징은 빛의 흐름으로부터 얻어냈고, BMA 는 움직임 벡터를 찾기 위해 사용했다. 그리고 빛의 세기 값을 히스토그램으로 변환 한 후 컷 검출에 사용하였다. 비디오 프레임의움직임 벡터와 빛의 세기 특징을 기반으로 비디오 데이터를 구성하고 인덱싱 하였다. 비디오 데이터베이스는 비디오의 접근을 위해 내용기반을 제공하고, 인덱스 특징은 B+ 트리 검색을 사용했고, 내부적으로 구성되어 단 노드 방식으로 저장되어 컴퓨터 저장장치에 직접 접근할 수 있게 했다. 본 논문에서는 비디오 데이터 모델을 기반으로 한 비디오 인덱스의 문제를 정의하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.237-245
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• 2017

This paper presents a fire detection algorithm using color and motion models from video sequences. The proposed method detects change in color and motion of overall regions for detecting fire, and thus, it can be implemented in both fixed and pan/tilt/zoom (PTZ) cameras. The proposed algorithm consists of three parts. The first part exploits color models of flames and smoke. The candidate regions in the video frames are extracted with the hue-saturation-value (HSV) color model. The second part models the motion information of flames and smoke. Optical flow in the fire candidate region is estimated, and the spatial-temporal distribution of optical flow vectors is analyzed. The final part accumulates the probability of fire in successive video frames, which reduces false-positive errors when fire-like color objects appear. Experimental results from 100 fire videos are shown, where various types of smoke and flames appear in indoor and outdoor environments. According to the experiments and the comparison, the proposed fire detection algorithm works well in various situations, and outperforms the conventional algorithms.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-276
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• 2010

In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.973-980
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• 2011

본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.621-625
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• 2010

본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.