얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.
In this paper, we propose a post-processing method to reduce the blocking artifacts. We perform the post-processing only in the spatial domain so that it is readily applicable to real-time video decoder. Many approaches proposed so far for deblocking deal with only The luminance signal. but here we propose processing the chrominance signals as well since the low bit rare application where the blocking artifacts are most problematic suffers significantly from the color misalignment caused by blocking artifacts occurring to chrominance data as well. The proposed method is composed of low pass filtering in two steps considering the edge direction. The first step is the IIR low pass filtering in the diagonal direction, and the second step is another IIR low pass filtering in horizontal and vertical directions.
본 논문은 보다 편리한 가정 생활환경 구축을 목적으로 한 가상대화시스템 구현에 관한 연구이다. 이를 실현하기 위하여 본 논문은 음성인식, 음성합성, 비디오 신호 및 센서신호처리 등의 멀티미디어 신호처리에 그 기술적 기반을 두고 있다. 대화시스템의 중요한 모듈로서의 음성합성기, HM-Net(Hidden Markov Network)에 기반한 실시간 음성인식기, 픽셀의 밝기차를 이용한 실시간 움직임 검출 및 터치센서 등을 대화시스템에 통합함으로써 이루어진다. 실제 구동 실험에서 주위 노이즈 환경의 영향으로 시뮬레이션 결과보다는 성능이 떨어지나, 소파에 앉아있는 동안 자동되는 시스템의 실험 평가에서 가전제품 능의 컨트롤이 비교적 사용하기 쉬웠다는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 Core-A를 이용한 실시간 영상 신호 처리 SoC 설계와 검증에 대해 기술한다. 영상 신호 처리를 위한 방식으로 SoC를 사용하였으며 영상 처리를 위한 ISP를 설계하였다. 영상 처리를 위한 마이크로프로세서는 코드밀도를 높이고 Verilog HDL을 사용하여 기술되어 여러 응용분야에서 최적화할 수 있는 국내에서 개발된 Core-A를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 SoC는 Verilog HDL언어로 설계 되었고, 기본 SoC의 구조는 Core-A, AMBA Bus, ISP, Memory controller, Uart로 구성하였다. 구현된 SoC는 다양한 영상 신호 처리를 지원하여 향후 영상압축 인코더의 실시간 이미지 처리용 소스로 사용할 수 있고 신호 처리 알고리즘 검증용에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다. 설계 검증을 위해 먼저 FPGA를 이용하여 검증하였으며 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS공정으로 합성한 결과 동작주파수는 50MHz, 전체 게이트 수 86.1k로 확인되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.691-708
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2010
An important issue of supporting multi-users with diverse quality-of-service (QoS) requirements over wireless networks is how to optimize the systematic scheduling by intelligently utilizing the available network resource while, at the same time, to meet each communication service QoS requirement. In this work, we study the problem of a variety of communication services over multi-media heterogeneous cognitive OFDM system. We first divide the communication services into two parts. Multimedia applications such as broadband voice transmission and real-time video streaming are very delay-sensitive (DS) and need guaranteed throughput. On the other side, services like file transmission and email service are relatively delay tolerant (DT) so varying-rate transmission is acceptable. Then, we formulate the scheduling as a convex optimization problem, and propose low complexity distributed solutions by jointly considering channel assignment, bit allocation, and power allocation. Unlike prior works that do not care computational complexity. Furthermore, we propose the FAASA (Fairness Assured Adaptive Sub-carrier Allocation) algorithm for both DS and DT users, which is a dynamic sub-carrier allocation algorithm in order to maximize throughput while taking into account fairness. We provide extensive simulation results which demonstrate the effectiveness of our proposed schemes.
본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
움직임 보상 부호화 가법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 증복성을 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에 매우 중요한 역합을 한다. 그러나 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용이나 고해상도 응용에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 탑색 가법과 하드웨어 설계 기법이 활발히 연구되어 왔다. 특히 계산량을 크게 줄이고 안정된 성능을 갖는 삼단계 탐색 기법이 널리 이용되고 있으며 이를 기반으로 한 새로운 탐색 기법들이 제안되었다 본 논문에서는 인접한 블럭들의 움직임 벡터가 미치는 영향을 고려하여 수정된 삼단계 탐색 기법을 제안하고 이의 성능을 평가한다. 실험에 의하여 제안된 기법이 삼단계 탐색 기법에 비교하여 적은 계산량을 가지며, MAE 측면에서 이득이 있음을 보였다.
This paper implements mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) receiver using Software Defined Radio (SDR) technology. SDR system is difficult to implement on the mobile handset because of restrictions that are computing power and under space constraints. The implemented receiver processes mobile WiMAX software modem on Open Multimedia Application Platform (OMAP) System on Chip (SoC) and Field Programmable Gate Array (FPGA). OMAP SoC is composed of ARM processor and Digital Signal Processor (DSP). ARM processor supports Single Instruction Multiple Data (SIMD) instruction which could operate on a vector of data with a single instruction and DSP is powerful image and video accelerators. For this reason, we suggest the possibility of SDR technology in the mobile handset. In order to verify the performance of the mobile WiMAX receiver, we measure the software modem runtime respectively. The experimental results show that the proposed receiver is able to do real-time signal processing.
장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Increased access to broadband networks has led to a fast-growing demand for voice and video over IP(VVoIP) applications such as Internet telephony(VoIP), videoconferencing, and IP television(IPTV). For pro-active troubleshooting of VVoIP performance bottlenecks that manifest to end-users as performance impairments such as video frame freezing and voice dropouts, network operators cannot rely on actual end-users to report their subjective quality of experience(QoE). Hence, automated and objective techniques that provide real-time or online VVoIP QoE estimates are vital. Objective techniques developed to-date estimate VVoIP QoE by performing frame-to-frame peak-signal-to-noise ratio(PSNR) comparisons of the original video sequence and the reconstructed video sequence obtained from the sender-side and receiver-side, respectively. Since processing such video sequences is time consuming and computationally intensive, existing objective techniques cannot provide online VVoIP QoE. In this paper, we present a novel framework that can provide online estimates of VVoIP QoE on network paths without end-user involvement and without requiring any video sequences. The framework features the "GAP-model", which is an offline model of QoE expressed as a function of measurable network factors such as bandwidth, delay, jitter, and loss. Using the GAP-model, our online framework can produce VVoIP QoE estimates in terms of "Good", "Acceptable", or "Poor"(GAP) grades of perceptual quality solely from the online measured network conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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