드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.
An H.264 algorithm is commonly used for video compression applications. This algorithm requires a large number of data computations, for example, the sum of absolute difference (SAD) operation. We analyzed H.264 reference encoding workloads. The H.264 encoding program has 8.78% SAD operation. The SAD operation is to sum up 16 difference-values in H.264 $4{\times}4$ sub-blocks. In order to accelerate SAD operations, we implemented an application specific instruction-set processor (ASIP) that can execute SAD and data transfer instructions. The proposed coprocessor has an absolute value generator and a carry save adder (CSA) unit to sum up 8 difference-values per one clock cycle. We completed SAD operation in 2 clock cycles. Experimental results show that the performance is improved by 34% of total execution time.
최근에 표준화가 완료된 차세대 비디오 코딩 표준인 H.264 는 적은 비트율에서 높은 품질의 비디오 압축을 목표로 하기 때문에, H.263+ 및 MPEG-2/4 와 같은 이전의 표준들보다 훨씬 더 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문은 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 명령어를 가지는 범용 프로세서(예를 들면, 펜티엄 4)에서 H.264 S/W 인코더의 속도 최적화를 위한 알고리듬 및 구현 기술을 제안한다. 화질 저하 없이 RDO (Rate Distortion Optimization) 의 속도를 높일 수 있는 효율적인 모드 검색 건너뛰기 알고리듬을 제안하고, SIMD 명령어를 이용하여 1/4 화소 보간, SAD(Sum of Absolute Difference), SATD(Sum of Absolute Transformed Difference), SSD (Sum of Squared Difference) 등의 개별 루틴의 속도를 최적화한다. 일련의 최적화 후에 인코더는 화질 저하 없이 H.264 레퍼런스 인코더보다 평균 3배 정도의 속도 향상이 이루어진다.
영상에서 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 얼마나 움직였는지를 나타내는 모션 벡터(motion vector)라 한다. 이러한 모션 벡터를 이용하여 현재 프레임의 이미지안의 객체들이 이전프레임의 이미지 객체가 있었던 위치로 보정을 한다면 손 떨림이나 카메라의 흔들림에서 오는 작은 떨림을 보정할 수 있다. 본 논문에서는 모션 벡터를 추출하는 방법인 SAD(Sum of Absolute Difference) 방정식을 이용한 블록 정합 매칭 알고리즘, 위상상관을 이용한 매칭, 특징점을 이용한 매칭, Bitplane을 이용한 블록매칭의 성능을 비교하였다.
In this paper, an efficient multi-level successive elimination algorithm using the locality in block was proposed for motion estimation. If SAD(sum of absolute difference) is calculated from large absolute difference values to small absolute difference values, SAD is increased rapidly. So, partial distortion elimination in SAD calculation can be done very early. Hence, the computations of SAD calculation can be reduced. In this paper, an efficient algorithm to calculate SAD from large absolute difference values to small absolute difference values by using the locality in block. Experimental results show that the proposed algorithm is an efficient algorithm with 100% motion estimation accuracy for the motion estimation of motion vectors.
The partial distortion elimination (PDE) scheme is used to decrease the sum of absolute difference (SAD) computational complexity, since the SAD calculation has been taken much potion of the video compression. In motion estimation (ME) based on PDE, it is ideal that the initial value of SAD in summing performance has large value. The traditional scan order methods have many operation time and high operational complexity because these adopted the division or multiplication. In this paper, we introduce the new scan order and search order by using only adder. We define the average value which is called to rough average value (RAVR). Which is to reduce the computational complexity and increase the operational speed and then we can obtain the improvement of SAD performance. And also this RAVR is used to decide the search order sequence, since the difference RAVR between the current block and candidate block is small then this candidate block has high probability to suitable candidate. Thus, our proposed algorithm combines above two main concepts and suffers the improving SAD performance and the easy hardware implementation methods.
We examined some problems in speaker identification procedures: transformation of acoustic parameters into auditory scales, invalid measurement values, and comparability of spectral energy values across the frequency range. To resolve those problems, we analyzed the acoustic spectral energy of three Korean numbers produced by ten female students from narrow-band spectrograms at 19 proportional time points of each voiced segment. Then, cells of the first five spectral matrices were averaged to form a matrix model for each speaker. The correlation coefficients and sum of the absolute amplitude difference in each pair of the spectral models of the ten subjects were obtained. Also, some individual matrix models were compared to those of the same subject or the other subject with a similar spectral model. Results showed that in numbers '2' and '9' subjects could not be clearly distinguished from the others but in number '4' it shed some possibility of setting threshold values for speaker identification if we employed the coefficients and the sum of absolute difference. Further studies would be desirable on various combinations of the range of long-term average spectra and the degree of signal pre-emphasis.
This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.
This study attempted to examine a speaker identification method using difference sum and correlation coefficient determined from a pair of intensity level matrices of band-pass-filtered numeric sounds produced by ten female speakers of similar age and height. Subjects recorded three digit numbers at a quiet room at a sampling rate of 22 kHz on a personal computer. Collected data were band-pass-filtered at five different band ranges. Then, matrices of five intensity levels at 100 proportional time points were obtained. Pearson correlation coefficients and the sum of absolute intensity differences between a pair of given matrices were determined within and across the speakers. Results showed that very high correlation coefficient and small difference sum generally occurred within each speaker but some individual variation was also observed. Thus, the matrix pair with a higher coefficient and a smaller difference sum was averaged to form each individual's model. Comparison among the speakers yielded generally low coefficients and large differences, which suggests successful speaker identification, but among them there were a few cases with very high coefficients and small differences. Future studies will focus on finer band ranges and additional spectral parameters at some peak points of the intensity contour at a low frequency band.
Speaker identification system basically functions by comparing spectral energy of an individual production model with that of an input signal. This study aimed to develop a new speaker identification system from two parameters from the spectral energy of numeric sounds: difference sum and correlation coefficient. A narrow-band spectrogram yielded more stable spectral energy across time than a wide-band one. In this paper, we collected empirical data from four male speakers and tested the speaker identification system. The subjects produced 18 combinations of three-digit numeric. sounds !en times each. Five productions of each three-digit number were statistically averaged to make a model for each speaker. Then, the remaining five productions were tested on the system. Results showed that when the threshold for the absolute difference sum was set to 1200, all the speakers could not pass the system while everybody could pass if set to 2800. The minimum correlation coefficient to allow all to pass was 0.82 while the coefficient of 0.95 rejected all. Thus, both threshold levels can be adjusted to the need of speaker identification system, which is desirable for further study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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