JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권5호
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pp.430-442
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2013
This paper presents a fast multi-reference frame integer motion estimator for H.264/AVC. The proposed system uses the previously proposed fast multi-reference frame algorithm. The previously proposed algorithm executes a full search area motion estimation in reference frames 0 and 1. After that, the search areas of motion estimation in reference frames 2, 3 and 4 are minimized by a linear relationship between the motion vector and the distances from the current frame to the reference frames. For hardware implementation, the modified algorithm optimizes the search area, reduces the overlapping search area and modifies a division equation. Because the search area is reduced, the amount of computation is reduced by 58.7%. In experimental results, the modified algorithm shows an increase of bit-rate in 0.36% when compared with the five reference frame standard. The pipeline structure and the memory controller are also adopted for real-time video encoding. The proposed system is implemented using 0.13 um CMOS technology, and the gate count is 1089K with 6.50 KB of internal SRAM. It can encode a Full HD video ($1920{\times}1080P@30Hz$) in real-time at a 135 MHz clock speed with 5 reference frames.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
As the real time multimedia data service has become available due to the rapid progress of computer and Internet technology, the users can enjoy the newly developed service, which is called Video On-Dem-and(VOD). However, most of service providers have not paid their attention much on the software for various service modes on VOD, but they are only concentrating un the hardware to provide with the high resolution video display. Therefore, the service providers are recently to pay more attention on the software to cope with the various demands of users than hardware. So this paper has designed and implemented the VOD service system for those demands. Since the VOD service system suggested by this paper enable off-line search functions through E-mail, the users can possibly get the necessary information from off-line Search without connecting to the server while the current VOD service can prominently help users to save the time and effort to sea고 and select the Video contents by using periodical current awareness service supported by PUSH technology and user oriented information booking and feedback service supported by SDI service.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
In this paper, a real-time multiview video coding system using fast disparity estimation is proposed. In the multiview encoder, adaptive disparity-motion estimation (DME) for an effective 3-dimensional (3D) processing are proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between stereo images in the key-frame using the proposed algorithm, the bandwidth of stereo input images can be compressed to the level of a conventional 2D image and a predicted image also can be effectively reconstructed using a reference image and adaptive disparity vectors. Also, in multiview decoder, intermediate view reconstruction (IVR) using adaptive disparity search algorithm (DSA) for real-time multiview video processing is proposed. The proposed IVR can reduce a processing time of disparity estimation by selecting adaptively disparity search range. Accordingly, the proposed multiview video coding system is able to increase the efficiency of the coding rate and improve the resolution.
With the growing popularity of digital video applications, those areas of the efficient transmit, storage management, and search technology for video data are emerging as an important core technology. To be an effective video indexing system, users need to be able to find the video segments that they want. Unfortunately, video data is difficult to manage because of its unstructured data type and large volume with linear forms. This paper proposes a shot verification using visual rhythm and video retrieval system. The shot verification is designed to detect a segment from video easily and quickly, known as shot boundaries, just by changing the visual rhythm without playing the image. Therefore, this can decrease the false detected shots and generate the unidentified shots and key frames. The retrieval system is constructed in terms of visual descriptor from the list of MPEG-7. The effectiveness of the proposed shot verification process and video retrieval system is demonstrated.
자동으로 동영상을 요약하는 알고리즘과 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘은 현재 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 동영상 요약이라는 것은 사용자의 특성에 따라 다양하게 나타날 수 있고, 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘 또한 100% 정확한 것은 아니기 때문에 이를 수정할 수 있는 도구가 필요하게 된다. 본 논문에서는 자동 알고리즘 수행 및 수동으로 수정할 수 있는 기능을 제공하기 위한 동영상 요약 및 검실 시스템을 구현했다. 동영상 요약 및 검색 시스템은 크게 서버 부분과 클라이언트 부분으로 나눌 수 있는데 서버 부분은 동영상을 요약하여 작은 동영상 파일을 만드는 부분과 검색을 위해 메타 데이터를 입력할 수 있는 부분으로 구성이 된다. 메타 데이터는 육하원칙에 따라 입력할 수 있도록 하였다. 클라이언트 부분은 서버에 의해 저장된 메타 데이터들을 이용하여 검색할 수 있는 부분과 동영상을 동적으로 요약하기 위한 부분으로 구성이 된다. 동영상 요약 부분은 MPEG-7 의 Summary Description Scheme에 맞추어서 서술된다. 본 논문에서 구현된 동영상 요약 및 검색 시스템은 대용량의 멀티미디어 데이터를 사용하는 경우 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 논문은 영상으로부터 풍부한 메타데이터를 자동으로 생성하고 키워드로 동영상을 검색하는 선행 연구를 개선하여 문장 단위로 동영상을 검색할 수 있게 하였다. 문장 단위의 검색을 위해, 검색 문장에 대해 형태소를 분석하여 문장에서 핵심어를 추출하고, 각 핵심어에 가중치를 부여한 다음, 선행 연구에서 작성된 랭킹 알고리즘을 적용하여 동영상들을 추천한다. 본 논문의 동영상 검색 성능을 평가하기 위해서는 충분한 양의 동영상과 충분한 수의 사용자 경험이 필요하다. 하지만 이것이 부족한 현 상황에서 검색 결과에 대한 사용자의 전반적인 만족도, 추천 점수와 사용자 만족도의 비교 평가, 동영상 카테고리별 사용자 만족도 등을 평가하는 간접적인 방법을 사용하였다. 성능 평가 결과, 본 논문에서 구현한 풍부한 메타데이터 구축 및 동영상 추천 시스템은 사용자에게 높은 검색 만족도를 주는 것을 나타났다.
최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색 기법과 최적 비교 영역 추출을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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