본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체기반 비디오 코딩을 위한 중요한 구성 요소이다. 본논문은 비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane)추출 방법을 소개한다. 본 논문의 핵심은 시간적으로 변하는 움직임 객체 에지와 공간적 객체 에지 검출 결과를 효율적으로 조합하여 정확한 객체 경계를 추출하는 것이다. 이후 추출된 에지를 통하여 VOP를 생성한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 움직임 픽셀 차이 값으로부터 시작된다. 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산(erosion)을 적용하고, 다음 프레임의 영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산을 적용하여 두 프레임 사이의 에지 비교를 통하여 정확한 움직임 객체 경계를 추출한다. 이 과정에서 수리형태학 녹임 연산은 잘못된 객체 에지의 검출을 방지하는 작용을 한다. 두 영상 사이의 정확한 움직임 객체 에지(moving object edge)는 에지 크기를 조절하여 생성한다. 본 알고리즘은 픽셀 범위까지 고려한 정화한 객체의 경계를 얻음으로서 매우 쉬운 구현과 빠른 객체 추출을 보였다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 비디오 부호화와 복호화 시스템의 실용성과 고효율의 압축을 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. MPEG-4 비디오 그룹에서는 실험과 경험을 통하여 비디오 검증 모델인 VM(Verification Model)을 개발하였다 또한 MPEG-4 표준화 과정을 통하여 ISO/IEC 14496-2 표준 문서와 VM에 기반하여 다양한 참조 소프트웨어가 개발되었다. MS-FDAM은 MPEG-4 참조 소프트웨어로서 표준 부호화와 복호화로 개발되었으나 고효율의 압축과 실용성에 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MS-FDAM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출 알고리즘, 실시간 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 시스템을 개발하였다.
MPEG-4는 "내용 기반 부호화"를 전제로 하는데, 영상을 객체 단위로 나누어 처리하므로, 사용자의 의도에 따라 다양한 형태의 조작과 디스플레이가 가능하다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 파일의 분석을 통한 비주얼 요소 중 가장 중요한 I-VOP을 추출하는 알고리즘을 설계 및 구현하여 보다 다양한 멀티미디어 서비스에 적용하는 방안을 마련하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 비디오 포맷으로 인코딩(encoding)된 미디어 데이터에 적용할 수 있는 효과적인 암호화 방법에 대해서 제안하고 실험 결과에 대하여 기술한다 MPEG-4 파일로부터 추출한 I(Intra-coded)-VOP(Video Object Plane)의 매크로 블록(Macroblock)들 중의 최소부분 암호화, P(Predictive-coded)-VOP의 움직임 벡터(Motion Vector)들과 매크로블록들의 최소부분 암호화, 그리고 마지막으로 모든 VOP들의 최소 부분 암호화와 같은 3가지 암호화 방법을 구현하고 실험하였다. 이러한 방법은 모바일 또는 유비쿼터스 환경 하에서의 상용 서비스의 디지털 저작권 관리(Digital Rights Management)를 구축하는 데에 매우 용이하고 적합하게 적용되며, 주문형 비디오 서비스(Video On Demand)와 같은 비디오 스트리밍을 위한 DRM 시스템에 최소한의 부하만을 지우도록 설계되었다 미디어 데이터의 각 VOP들의 암호화에 소요되는 시간을 측정한 결과, 이러한 방법은 상용 멀티미디어 서비스에도 충분히 적용 가능한 성능을 나타내었다.
이 논문에서는 인간 청각 시스템에 기반한 모음 개시 지점 (VOP) 탐지 방법을 제시하였다. 이 방법을 통해 '지각의' 주파수 범위, 즉 선형 음향 주파수에서의 Mel Scale을 보여준 후 일련의 삼각 Mel-weighted Filter Bank를 만들어 인간의 청각 시스템에서 대역 필터링 기능을 시뮬레이션하였다. 이러한 비선형 임계 대역 Filter Bank는 데이터 차원수를 크게 감소시키고 비선형적으로 간격을 둔 Mel 스펙트럼에서 더욱 효과적으로 포먼트를 생성하기 위해 조파들의 영향을 제거해준다. Mel 스펙트럼의 첨두 에너지 합은 각 프레임의 특징으로 추출하고 에너지 진폭이 급격히 상승하기 시작할 때의 특성은 Gabor 윈도우를 사용하여 VOP로 탐지한다. 실험 결과를 통해서 다른 종류의 자음들과 연결된 12개의 모음들을 포함하는 한 단어 데이터베이스에 대한 제안된 방법의 평균 정확도는 단시간 에너지와 zero-crossing 비율에 기반을 둔 다른 모음 탐지 방법들보다 높은 72.73% 이상임을 확인하였다.
본 연구는 MPEG-4 시스템 파일 포맷인 MP4 파일 포맷을 분석하여 I-VOP(Intra - Video Object Plane)의 추출 암호화를 통한 DRM 솔루션을 설계 및 구현하였다. 또한, 구현을 통해 암호화 정보를 포함한 DRM 정보를 MPEG-4 데이터 내부에 삽입하여 스트리밍 서비스에 DRM을 적용시키는 방안을 제시하였다. I-VOP의 암호화는 가장 효율적인 데이터 암호화 방안으로 전체 데이터를 암/복호화 하는데서 생기는 시스템 부하를 최소화 시친 수 있다. 플레이어는 스트리밍 패킷을 밭음과 동시에 데이터의 암호화 유 무를 확인하고, DRM 정보를 이용하여 복호화 시킴으로써 인터넷 방송용 MPEG-4 스트리밍 데이터의 저작권 보호를 실현한다.
본 논문에서는 MPEG-4 스트림의 디지털 저작권 관리(DRM)를 위한 암호화 방법을 제안한다. MPEG-4는 멀티미디어 스트리밍을 위한 표준이며 MPEG-4 파일 포맷에 따라 저장된다. 인가된 사용자들만 접근이 가능하도록 MPEG-4 파일 포맷으로부터 추출된 I-VOP, P-VOP의 매크로 블록(MB)들과 모션 벡터(MV)들을 암호화 하는 3가지 방법을 설계하였고, MPEG-4 데이터의 암호화에는 DES(Data Encryption Standard)를 사용하였다. 이러한 암호화 방법을 기반으로 MPEG-4 데이터 스트리밍을 위한 인터넷 방송 서비스용 DRM 솔루션을 구현하고, 최적의 암호화 방법을 선택하기 위해 복호화 속도 및 영상의 품질을 비교하였다.
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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