• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1-4
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• 1996

It is difficult that a non-translational motion in a block is estimated by the block matching algorithm (BMA). In this paper, a nodal-displacement-based deformation model is used for this reason. This model assumes that a selected number of control nodes move freely in a block and that displacement of any interior point can be interpolated from nodal displacements. As a special case with a single node this model is equivalent to a translational model. And this model can represent more complex deformation using more nodes. We used an iterative gradient based search algorithm to estimate nodal displacement. Each iteration involves the solution of a simple linear equation. This method is called the deformable block matching algorithm (DBMA).

• ETRI Journal
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• 제37권4호
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• pp.772-779
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• 2015

This paper presents a power-efficient hardware realization for a motion estimation technique that is based on the full-search block matching algorithm (FSBMA). The considered input is the quarter common intermediate format of digital video. The mean of absolute difference (MAD) is the distortion criteria employed for the block matching process. The conventional architecture considered for the hardware realization of FSBMA is that of the shift register-based 2-D systolic array. For this architecture, a conservative approximation technique is adapted to eliminate unnecessary MAD computations involved in the block matching process. Upon introducing the technique to the conventional architecture, the power and complexity of its implantation is reduced, while the accuracy of the motion vector extracted from the block matching process is preserved. The proposed architecture is verified for its functional specifications. A performance evaluation of the proposed architecture is carried out using parameters such as power, area, operating frequency, and efficiency.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.152-152
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• 2000

In this paper, we propose a new approach to intelligent motion and autonomous maneuvering of mobile robots using hybrid system. In high Level, the discrete states are defined by using the sensor-based search windows and the reference motions of a mobile robot as a low vevel are specified in the abstracted motions, The mobile robots can perform both the motion planning and autonomous maneuvering with obstacle avoidance in indoor navigation problem. Simulation and experimental results show that hybrid system approach is an effective method for the autonomous maneuvering in indoor environments.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.141-144
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• 2003

가장 최근의 동영상 압축 표준인 H.264는 매크로블록의 최적 모드를 결정하기 위하여 총 7가지 모드를 사용하여 움직임 예측을 수행하기 때문에 부호화 효율과 수행 성능 면에서 기존의 방식에 비해 좋은 결과를 보이지만, 움직임 예측 과정에서 많은 계산 시간을 필요로 한다는 것이 커다란 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 H.264에서 가변 블륵 단위의 움직임 예측 시 인접한 블록과의 상관성을 분석하여 다음 움직임 예측 모드의 사용 여부를 결정하는 블록 병합 알고리즘을 HEXBS(Hexagon-based Search) 고속 움직임 탐색 알고리즘에 적용하여 움직임 예측 시간을 효율적으로 절약하는 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1540-1548
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• 1999

본 논문에서는 적응적 탐색영역을 이용한 다중해상도 움직임 추정 방법을 제안하였다. 연속 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 잠재적 움직임 영역을 나타내는 이진 평균을 구성하고, 이를 기반으로 움직임을 추정하였다. 대역들간의 에너지 분포와 계산량을 고려하여, 계층이 높아질수록 잠재적 움직임 영역을 작게 하였다. 모의 실험 결과 EMRME 방법[7]과 비교했을 때, 움직임이 큰 영상에 대해서는 비슷한 화질에서 계산량이 약 33∼46%, 비트수는 약 10∼18% 감소하였으며, 움직임이 작은 영상에 대해서도 비슷한 화질과 비트수에서 계산량이 약 37∼65% 감소하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1323-1329
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• 2004

본 논문은 고속 전역탐색법 중의 하나인 MSEA(multi level successive elimination algorithm)를 개선한 방식으로서, MSEA의 단계에 따른 norm의 계산 결과를 이용하여 최종 단계의 SAD를 예측함으로써 더 이상의 단계를 수행할 필요가 없다고 판단되는 단계의 계산을 생략함으로써 계산 량을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 단계별 SAD의 예측을 위해 norm에 대한 이론적 분석이 이루어지며 실험을 통해 분석내용을 검증하고, 이를 바탕으로 새로운 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.949-955
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• 2005

본 논문에서는 기존의 전영역 탐색 방식의 계산량을 현저히 줄임과 동시에 동일한 예측 화질을 얻기 위해, 기준 블록의 복잡도 순서와 정방형 서브블럭을 가지고 복잡한 영역 세분화를 통한 고속 블록 매칭(block matching) 알고리즘을 제안하였다. 매칭 에러가 기준 블록 기울기 크기에 비례한다는 것을 이용하여 종래의 순차적인 매칭 스캔(matching scan) 과 행/열 기반의 적응 매칭 스캔 대신, 복잡도에 기초한 정방형 서브 블록(sub-block) 적응 매칭 스캔을 가지고 불필요한 계산을 효율적으로 줄였다. 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 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.509-517
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• 2001

전역탐색알고리즘(full-search algorithm, FSA)은 탐색영역의 범위가 커짐에 따라 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 이에 따른 알고리듬의 처리시간이 커지고, 하드웨어로 구현했을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방안으로 비트플레인 정합에 의한 움직임 추정기의 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 움직임 추정기에서는 비트 플레인 정합기준을 이용하여 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 이진영상으로 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 연산의 양을 크게 줄이면 서도 전역탐색 알고리듬과 유사한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였으며, 제안된 VLSI 구조에서는 두 개의 프로세싱 코어를 채택하여 데이터 흐름을 시스톨릭 (systolic) 어레이의 형태로 제어하여, 시스템 내부의 SRAM을 제거하여 동작 속도 상의 이득뿐만 아니라, 메모리 공정을 필요로 하지 않는 저가의 공정을 사용 가능하게 함으로써 제작상의 비용을 절감할 수 있는 해결책을 제시하였다. 구현된 하드웨어는 VHDL을 이용하여 설계하고, 기능 검증을 수행한 후 0.6-μm three-metal CMOS 공정을 이용하여 8.15 X 10.84㎟의 크기로 집적하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.181-191
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• 2002

능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4438-4460
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• 2017

The Kernelized Correlation Filters (KCF) tracker has caused the extensive concern in recent years because of the high efficiency. Numerous improvements have been made successively. However, due to the abrupt motion between the consecutive image frames, these methods cannot track object well. To cope with the problem, we propose an extended KCF tracker based on swarm intelligence method. Unlike existing KCF-based trackers, we firstly introduce a swarm-based sampling method to KCF tracker and design a unified framework to track smooth or abrupt motion simultaneously. Secondly, we propose a global motion estimation method, where the exploration factor is constructed to search the whole state space so as to adapt abrupt motion. Finally, we give an adaptive threshold in light of confidence map, which ensures the accuracy of the motion estimation strategy. Extensive experimental results in both quantitative and qualitative measures demonstrate the effectiveness of our proposed method in tracking abrupt motion.