H.264에서 움직임 예측은 전체 부호화 시간의 큰 비중을 차지함으로써 실시간 적용을 위해서 반드시 개선되어야할 부분이다. 이런 문제점 개선을 위해 제안된 알고리즘들의 대부분은 부호화에서 실시간 적용에 문제되는 시간을 줄이고자 전체 검색의 화질을 목표로 빠른 검색 알고리즘을 제안해 왔으며 부 화소관련 알고리즘도 이와 같다. 본 논문은 이런 알고리즘들의 접근과는 다르게 움직임 영상별 부호화된 움직임 예측을 분석하여 이를 바탕으로 현재 매크로 블록의 정수 화소 움직임 벡터와 이미 부호화된 주변 3개 움직임 벡터를 이용하여 부 화소 탐색 진행 여부를 결정하는 것을 제안한다. 또한 분석된 움직임 벡터의 수평/수직 방향성을 이용, 부 화소에서의 수평/수직 방향만의 탐색을 제안하고 위의 두 제안 사항에 대한 적용 결과를 보여 준다.
UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.
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.
디지털 이미지 기법과 디지털 네트웍의 출현으로 예술적 작품의 복사가 더욱 쉬워지고 있다. 이러한 창작품을 보호하기 위해 데이터 안에 저작권을 표시할 수 있는 표식이나 인식 가능한 데이터를 삽입하는 기술이 필요해지고 있고 지난 몇 년간 디지털 이미지나 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 데이터에 저작권을 표시하기 위한 데이터나 기타 다른 정보를 삽입할 수 있는 많은 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이미지의 주파수 영역에 인식 가능한 패턴을 삽입하고 추출하는 워트마킹 기법을 제안한다. 또한 삽입된 워터마크를 원본이미지의 정보 없이 추출할 수 있도록 하여 임의의 사람이 워터마크 된 이미지로부터 가짜원본을 생성하는 것이 어렵도록 한다. 원본정보 없이 워터마크를 추출하기 위해서 화소의 원래 값을 예측하는 방법을 사용한다. 예측기법은 구하고자 하는 화소의 주위값을 평균한다는 것을 의미한다. 부가적으로 워터마크를 이미지 주파수 영역에 삽입함으로써 JPEG같은 손실압축바업에도 견딜 수 있도록 한다.
기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 비디오 영상에서 효과적인 얼굴 검출기와 칼만 필터를 이용하여 강인하게 얼굴을 추적하는 시스템을 제안한다. 효과적인 얼굴 검출기를 구성하기 위해 간단한 다섯 가지 타입의 Haar-like 특징값들을 이용하여 얼굴 특징을 추출한다. 추출된 특징값들은 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 재해석되고, 해석된 주성분들을 SVM(Support Vector Machine)의 입력 값으로 사용하여 얼굴과 배경으로 분류한다. 검출된 얼굴의 정적정보와 프레임간 변화량을 이용한 동적정보를 칼만 필터(Kalman Filter)에 적용하여 얼굴을 추적한다. 실시간에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위하여 얼굴 검출회수를 조정하여 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, 평균 93.3%의 추적 성공률과 초당 15 프레임 처리 성능으로 강인한 실시간 얼굴 추적이 가능함을 보여주었다.
이동망에서 멀티캐스트 기반으로 IPTV 제공 시 품질저하 없이 서비스를 제공하기 위해서는 핸드오버에 따른 패킷 손실과 영상 단절을 최소화하는 기법이 지원되어야 한다. 특히 버퍼링 기반의 기법들은 단말의 버퍼 크기에 따라 영상 단절이나 패킷 손실을 방지할 수 있으므로 높은 QoS를 요구하는 IPTV에 적합하다. 본 논문에서는 이동망 마다 패킷 손실과 영상 단절을 막기 위한 필요 버퍼량이 변화하는 것을 고려하여 이동 단말과 멀티캐스트 중계 노드의 버퍼 크기를 동적으로 변경하여 할당하는 DBAHAJ(Dynamic Buffer Allocation with Handover and Jitter) 기법을 제안한다. 본 기법은 핸드오버동안 영상 단절이 발생하지 않도록 단말의 핸드오버 시간을 고려하여 버퍼 크기를 할당한다. 이와 더불어 이동망에서 멀티캐스트 중계 노드의 종단 지연 차이에 따른 이동망에서 단말의 버퍼 보충량을 고려하여 이동 단말과 중계 노드의 버퍼크기를 동적으로 조절한다. 이와 같은 핸드오버 시간과 중계 노드의 지연 차이를 고려한 버퍼크기 조절을 통해 본 기법은 핸드오버 동안 영상 재생과 패킷 손실을 방지한다. 제안된 기법의 성능 검증을 위하여 NS-2 기반의 시뮬레이터를 설계하고 성능을 검증한 결과 IP 멀티캐스트와 오버레이 멀티캐스트 기반의 이동 환경에서 영상 단절과 패킷 손실을 100% 방지함을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 정합에 사용되는 다이내믹 프로그래밍을 기반으로 영상의 시 공간적 중복성을 고려한 고속 변이 추정 기법을 제안한다. 영상 내 인접한 화소 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하여 격행으로 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정을 수행하고 변이가 할당되지 않은 라인은 동일영역 내에서의 변이가 유사하다는 성질을 이용하여 주변의 변이벡터로 할당하였다. 또한 동영상의 변이 추정 시에는 프레임 간의 시간적 중복성을 고려한 알고리즘으로 수행시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 모의 실험을 통하여 변이 정보를 이용한 중간시점 영상 생성 결과 블록매칭 알고리즘에 비하여 $0.8{\sim}2.4dB$의 PSNR(peak signal to noise ratio)이 증가하는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식과의 비교에서도 0.1dB가량의 PSNR이 증가하였으며 약 $48{\sim}68%$의 계산량이 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
디지털 워터마킹(digital watermarking)이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않는 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 주파수 공간에서의 적응형(adaptive) 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 워터마크를 삽입하기 위해서 사인(sin)함수와 코사인(cos)함수를 이용한 푸리에(Fourier) 급수전개를 이용하였다. 우선, 원 이미지를 주파수 영역을 변환한 다음 워터마크를 삽입할 위치를 저주파 대역으로 한정지어 결정하였으며, M 개의 파형을 가장 직교성(orthogonality)이 좋다고 하는 사인함수와 코사인함수를 이용하여 푸리에 급수 전개를 하였다. 이때, 사인과 코사인의 n 차 고조파는 Random Sequence를 발생하여 결정하였다. 제안한 알고리즘은 이와 같이 푸리에급수전개를 했을 때 각 항의 푸리에 계수를 산출하여 이 푸리에계수에 워터 마크를 삽입하였다. 실험결과 JPEG 압축, 블러링(Bluring), 노이즈 삽입 등의 이미지 왜곡에 대하여 워터마크 상관관계가 최소 0.5467에서 최대 0.9507까지의 견고성(robustness)을 보였다. 본 논문에서는 256$\times$256 크기의 8비트 256 명암값(gray-level)을 갖는 Lenna 이미지를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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