모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
H.264/AVC의 인터 부호화 기술은, 정교한 움직임 보상 부호화를 위해 다양한 블록 크기의 7가지 모드를, 그리고 인트라 부호화 기술은 2가지의 블록부호화 모드를 사용한다. 이러한 정교한 부호화 기술은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공 하지만 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용할 경우, 많은 계산량을 요구하므로 연산량이 제한된 장치에서는 실시간 구현에 문제점이 발생한다. 따라서 H.264/AVC 부호화 표준의 실시간 구현을 위해서 계산 복잡도를 줄이는 고속 모드 결정법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 LBHM(Large Block History Map)을 이용한 블록 크기 활동도 기반 고속 모드 결정 기법은 발생 확률이 낮은 $P8\times8$ 모드를 조기에 생략하여, 부호화 효율의 감소는 최소화 시키면서 H.264/AVC의 전체 부호화 시간을 평균 53% 감소시켰으며, H.264/AVC 참조 모델의 조기 SKIP 모드와 같이 사용할 경우, 전체 부호화 시간을 평균 63% 이상 감소시켰다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.
본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.
3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.
본 논문은 실시간으로 3차원 공간상에서의 움직임 정보를 추출할 수 있는 입력 장치를 제안한다. 제안하는 3차원 입력 장치는 스테레오 카메라의 기하학적 구조와 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 복잡한 환경에서 사전 카메라 캘리브레이션 없이 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있다. 움직임 추출을 위해서 perspepctive projection 행렬과 perspective distortion 행렬을 이용한 스테레오 카메라의 기하학적 특성을 이용하며, 효과적인 좌우 영상의 특징점 추적 및 추출을 위해 색상 변환(Color transform)과 UPC(Unmatched Pixel Count) 및 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Pixel Count)과 PCA(Principal Component Analysis)로 구성된 알고리즘을 제안한다. 추출된 3차원 공간상에서의 움직임은 가상환경에서의 가상 물체를 제어하거나 사용자 시점의 이동을 나타내는 인터페이스로 사용한다. 스테레오 비전을 이용한 입력 장치는 선으로 연결되지 않기 때문에 사용자가 가상환경에서 작업하기가 편리하며 몰입감을 높일 수 있는 등 보다 효율적인 상호작용을 가능하게 해준다.
프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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