본 논문에서는 2차원 얼굴 영상의 움직임을 추출하여 3차원 얼굴 모델에 합성하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 동영상에서의 움직임을 추정하기 위하여 광류를 기반으로 한 추정방법을 이용하였다. 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 추정하기 위해 인접한 두 영상으로부터 계산된 광류를 가장 잘 고려하는 매개변수화된 움직임 벡터들을 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화 된 움직임 벡터는 눈 영역, 입술과 눈썹 영역, 그리고 얼굴영역을 위한 서로 다른 세 종류의 움직임을 위하여 사용하였다. 이를 얼굴 모델의 움직임을 합성할 수 있는 단위행위(Action Unit)와 결합하여 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 3 차원으로 합성한 결과를 얻을 수 있다.
움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
This paper presents a simple method of rotational motion estimation and correction for roll axis stabilization of an image. The scheme first computes the rotation center by taking least squares of selected local velocity vectors, and the rotational angle is found from special subset of motion vectors. Roll motion correction is then performed by the nearest neighbor interpolation technique. To show the effectiveness of our approach, the synthetic and real images are evaluated, resulting in better performance than the previous ones.
In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Basing on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, 3D tracking of the target object can be possible.
본 논문은 에러 발생 가능한 예측 움직임 벡터를 제외한 후보 예측 움직임 벡터들 중 율-왜곡 관점에서 최적의 예측 움직임 벡터를 선택하고 그에 대한 인덱스 정보에 대해 모순 검증 기술을 적용한다. 이를 통하여 후보 예측 움직임 벡터 대상들 중 모순으로 판명된 일부를 대상 후보 집합에서 제외시켜 부호화 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 모순 검증 기반 움직임 벡터 부호화 방법은 H.264/AVC 방법과 비교하여 최대 1.8%의 비트량을 절감시킨다.
본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는, 복합 에러은닉 알고리즘을 이용하는 비디오 코더를 제안한다. 알고리즘은 먼저 정보숨김을 적용하여 손실된 블록의 움직임 벡터를 복원한다. 만일 은닉정보가 손실된 경우 손실된 블록의 움직임 벡터는 주위 정상 블록들의 움직임 벡터들의 적응적 선택을 이용하여, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)를 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게 된다. 이 방법은 연속된 GOB의 손실에 있어서 좀 더 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법의 결과가 정보숨김만을 이용하거나. 주변 움직임 벡터만을 이용하는 기존의 방법에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 H.264/AVC 동영상 부호화 방식을 위한 국부 움직임 벡터 통계 특성을 활용한 정수 화소 단위의 고속 움직임 벡터 예측 기법에 대해 제안한다. 인접 블록들의 움직임 벡터에 의한 통계 특성을 정의하고, 이에 따라 현재 부호화 블록의 움직임 검색 영역의 모드를 결정하는 방식에 대해 기술한다. 더불어, 통계 기반의 움직임 영역 예측에 의한 문제점을 해결하기 위하여 현재 블록과 이전 부호화 블록들의 동일 움직임 검색 영역 모드에 대한 누적 통계를 기반으로 하는 움직임 영역 적응적으로 보정 기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 기존 방식과 비교하여 제안 방식의 연산량 절감의 우수성을 확인할 수 있었다.
This paper proposes a robust digital video stabilization algorithm to extract and track an object, which uses a phase correlation-based motion correction. The proposed video stabilization algorithm consists of background stabilization based on motion estimation and extraction of a moving object. The motion vectors can be estimated by calculating the phase correlation of a series of frames in the eight sub-images, which are located in the corner of the video. The global motion vector can be estimated and the image can be compensated by using the multiple local motions of sub-images. Through the calculations of the phase correlation, the motion of the background can be subtracted from the former frame and the compensated frame, which share the same background. The moving objects in the video can also be extracted. In this paper, calculating the phase correlation to track the robust motion vectors results in the compensation of vibrations, such as movement, rotation, expansion and the downsize of videos from all directions of the sub-images. Experimental results show that the proposed digital image stabilization algorithm can provide continuously stabilized videos and tracking object movements.
높은 비트율로 부호화 되어있는 비디오 스트림을 낮은 비트율로 다시 부호화할 때 입력 비트 스트림으로부터 뽑아낸 움직임 벡터를 그대로 재 사용한다면 양자화 에러에 의해 심각한 화질의 열화가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 트랜스 부호화 시에 계산량을 줄이면서 화질의 열화를 방지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 입력 비트 스트림으로부터 뽑아낼 수 있는 중간 정보들을 이용해서 움직임 벡터를 정재해서 사용할 것인지 아니면 그대로 재 사용할 것인지를 판단한다. 제안한 방법은 영상의 움직임 특성에 따른 임계값을 결정할 수 있어서 움직임 벡터를 단순히 재 사용하는 방법보다 계산량을 줄이면서 화질의 열화를 방지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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