본 논문은 내용기반 동영상 분할을 위한 장면의 유사도 패턴 비교 방법을 제안한다. 동영상 장면 전환의 종류는 크게 급진적 전환과 디졸브(dissolve), 페이드인(fade-in), 페이드아웃(fade-out), 와이프 전환(wipe transition)을 포함하는 점진적 전환 형태로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 모든 종류의 장면 전환 검출 문제를 단지 발생 유무의 문제로 간단 정의하고, 장면 전환 종류는 별도로 구분하지 않는다. 장면 전환을 검출하기 위해서는 프레임간의 유사도를 정의해야 한다. 본 논문에서는 장면 내 유사도(within similarity)와 장면 간 유사도(between similarity)를 정의하며 두 유사도의 통계적 패턴 비교를 통하여 최종적으로 장면 전환을 검출하게 된다. 장면 내 유사도와 장면 간 유사도의 비율을 구하는 방법을 통해 플래시라이트나영상 내 물체 움직임에 대한 거짓 양성 검출을 별도의 후처리 과정 없이도 방지할 수 있음을 확인하였다. 프레임의 특징 값으로는 컬러 히스토그램과 프레임 내 평균 화소값을 이용하였다. TREC-2001, TREC-2002 동영상 셋을 포함한 실험 셋에서 성능을 평가한 결과 제안하는 알고리즘의 경우 총 91.84%의 재현율(recall)과 86.43%의 정확도(precision)의 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
최근 TFT-LCD TV를 구동하는데 있어서 비발광소자인 LCD의 응답특성을 개선하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 기존의 1 Frame 의 시간주기를 보다 작게 나누어 구동하는 방법에 대해서 많은 연구가 진행되고 있으며, 이 경우 화면을 구성하는 데이터의 양이 많이 소요됨과 동시에 드라이버 IC의 구동 속도가 문제가 되고 있다. 기존의 차동신호를 바탕으로 한 TFT-LCD 구동신호는 이러한 문제에 대응하는데 문제가 있으며, 본 연구에서는 Full HD를 Quad 쌍으로 구동하는 고속 구동을 위해서 기존의 신호전송방식이 가지고 있던 많은 입력선 수를 효과적으로 줄이기 위해서 직렬 데이터 전송방식의 Full HD Generator 를 제작하여 평가하는데 목적을 두었으며, 평가 결과 육안으로도 잔상이 없는 고속구동이 가능한 직렬 데이터 방식의 구동 설비를 제작할 수 있었다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.
계층적 압축 기법을 지원하는 스트리밍 시스템 응용은 제한된 네트워크 자원의 효과적인 활용과 사용자가 느끼는 화질을 최대로 해야 한다. 이를 위해서는 적절한 전송 계층의 선택 및 패킷 인터벌 결정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 계층이 갖는 화질의 영향력을 바탕으로 패킷 인터벌 결정 및 계층 선택 알고리즘 SAPS를 제시한다. 인터-프레임 압축 기법을 사용하는 비디오 스트리밍 시스템에서 패킷 손실의 감소만으로는 재생 화질의 향상을 이룰 수 없고, 재생 화질에 높은 영향력을 가진 패킷의 복원율이 높아질 때, 비로소 재생 화질이 향상된다. SAPS는 패킷의 의존성 그래프를 바탕으로 전송 계층을 결정하며, 이렇게 결정된 전송 계층은 사용자가 느끼는 서비스의 품질을 최대로 만든다. 또한, 선택된 계층에 대한 패킷의 인터벌 조절을 통해 계층 선택에 의한 효과가 유지되도록 한다. 실험을 통해 SAPS 알고리즘이 사용자가 느끼는 서비스 품질의 향상뿐만 아니라, 네트워크 자원 활용도 효과적으로 이루고 있음을 보여준다.
최근 이동 무선망을 통한 발전된 비디오 응용 서비스에서 비디오 스트림의 크기를 효과적으로 줄이는 트랜스코더가 필요로 하게 되었다. 이러한 트랜스코더는 화소공간뿐만 아니라 DCT 공간상에서도 가능하다. 본 논문에서는 화소공간과 DCT 공간을 활용하여 시각적 화질을 유지하면서 영상 크기를 효과적으로 줄이는 새로운 고속 복합 트랜스코더를 제안하였다. 또한 부호화 모드 결정과 움직임 벡터 재산출 방법을 제안하였다. 대표적인 실험용 비디오 시퀀스에 적용하였을 때 기존의 공간영역 트랜스코딩 방법과 유사한 시각적 화질을 유지하면서도 계산량을 감소시킬 수 있었다.
일반적으로 감시영상에서 움직이는 물체들은 배경빼기 혹은 프레임 차를 이용하여 추출된다. 하지만 객체에 의해서 만들어지는 그림자는 심각한 탐지의 오류를 야기시킬 수 있다. 특히, 도로 상에 설치된 감시카메라로부터 획득된 영상으로부터 차량 정보를 분석할 때, 차량에 의해서 생성되는 그림자로 인하여 차량의 모양을 왜곡시켜 부정확한 결과를 만든다. 때문에 그림자의 제거는 감시 영상 내에서의 정확한 객체 추출을 위해서 반드시 필요하다. 본 논문은 도로감시영상 내에서 움직이는 차량의 차종판별 성능을 향상시키기 위한 움직이는 객체 내에 만들어지는 그림자를 제거한다. 제거된 객체의 영역은 소실점을 이용하여 3차원 객체로 피팅(Fitting)한 후 측정된 데이터를 감독 학습하여 원하는 차종 판별결과를 얻는데 사용한다. 실험은 3가지 기계학습 방법{IBL, C4.5, NN(Neural Network)}을 이용하여 그림자의 제거가 차종의 판별성능에 미치는 결과의 평가한다.
N-Screen 환경에서 HTML5 표준 기반 콘텐츠 개발은 필연적이다. 그러나 높은 개발 비용과 개발 인프라 부족 등의 이유로 HTML5 조작형 콘텐츠 개발은 소극적이다. 이에 동영상, 오디오와 같은 멀티미디어 콘텐츠를 동적 조작 구현이 가능한 HTML5와 융합하여 사용자와 상호작용이 가능한 효율적인 콘텐츠 개발 모형을 제안하고자 한다. 제안 모형은 통합 제어용 플레이어를 포함한 HTML5 레이아웃 내에 멀티미디어와 iframe(inline frame) 영역을 구분 배치하도록 설계하였다. 상호작용형 HTML5 문서들은 화면 단위로 나누어 작성하여 iframe을 통하여 제공된다. HTML5의
비디오 데이터의 장면전환검출은 연속되는 두 개 샷(shot) 사이의 경계인 컷(cut)을 검출하는 것으로 비디오 검색과 색인의 첫 번째 단계로서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 압축된 비디오에서 최소의 복호화로 빠르고 정확한 장면전환을 검출하기 위해 단계적 접근을 이용한 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 I-프레임의 DC 영상을 이용해서 장면전환을 포함한 GOP(group of picture)를 찾고 GOP내에서 장면전환이 발생한 정확한 위치는 B-프레임에서 매크로블록의 부호화 형태에 관한 정보를 이용해서 찾는다. 이 방법은 기존의 P, B-프레임의 DC 영상을 모두 이용하는 것보다 간단하고 P, B-프레임의 DC 영상에서 발생하는 화질 열화를 고려할 필요가 없다는 장점이 있다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 모든 프레임의 DC 영상을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 볼 수 있다.
본 논문은 재난 감시를 위한 디지털 미디어 프로세서 기반의 적외선 열화상 처리 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 디지털 열화상 처리 보드는 DM642 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 상용 칩을 기반으로 설계하고 구현하였다. 또한, 재난 감시 기능은 적외선 열화상의 온도분포를 분석하고 화재발생과 같은 재난상황을 감시하는 알고리즘을 구현하였으며, 적외선 열화상 입력은 $320\;{\times}\;240\;{\mu}$-bolometer 타입의 적외선 열화상 카메라를 사용하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 10 프레임/초의 처리 속도로 요구되는 적외선 열화상 분석과 화재 검출 기능이 잘 동작 하였으며 구현 시스템의 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 불법한 유형력의 행사인 폭행에 대해 그 의미를 알아보았다. 또한 폭행에 동반되는 물리적인 행사인 폭력에 대해서도 알아보았다. 현재 승강기 내에서 수많은 범죄들이 발생하고 있다. 본 논문은 승강기 내에서 발생하는 폭행과 폭력을 추출하는 방법을 제시하도록 한다. 장면 전환 검출 방법 중의 하나인 컬러히스토그램 기법을 사용하여 키 프레임을 추출한다. 이렇게 추출된 키 프레임들은 영상 포렌식에서 범죄 현장을 담은 장면의 키 프레임이 된다. 또한 이 장면의 키 프레임들은 포렌식 증거 자료로 제출하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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