This paper presents a fast block-matching algorithm to improve the conventional Three-Step Search (TSS) based method. The proposed Comparison Fast Block Matching Algorithm (CFBMA) begins with DAB for adaptive search range to choose searching method, and searches a part of search window that has high possibility of motion vector like other partial search algorithms. The CFBMA also considers the opposite direction to reduce local minimum, which is ignored in almost conventional based partial search algorithms. CFBMA uses the summation half-stop technique to reduce the computational load. Experimental results show that the proposed algorithm achieves the high computational complexity compression effect and very close or better image quality compared with TSS, SES, NTSS based partial search algorithms.
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
Markov chains for active tracking which assigns additional track illuminations evenly between search illuminations for a radar system are presented in this article. And some quantitative analyses on track formation range are discussed by using them. Compared with track-while-search (TWS) tracking that uses scan-to-scan correlation at search illuminations for tracking of a target, active tracking has shown the maximum improvement in track formation range of about 27.6%. It is also shown that the number and detection probability of additional track beams have impact on the track formation range. For the consideration of radar resource management at the preliminary radar system design stage, the presented analysis method can be used easily without the need of Monte Carlo simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3937-3954
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2014
With the increasing electricity consumption and the wide application of renewable energy sources, energy auction attracts a lot of attention due to its economic benefits. Many schemes have been proposed to support energy auction in smart grid. However, few of them can achieve range query, ranked search and personalized search. In this paper, we propose an efficient multi-keyword range query (EMRQ) scheme, which can support range query, ranked search and personalized search simultaneously. Based on the homomorphic Paillier cryptosystem, we use two super-increasing sequences to aggregate multidimensional keywords. The first one is used to aggregate one buyer's or seller's multidimensional keywords to an aggregated number. The second one is used to create a summary number by aggregating the aggregated numbers of all sellers. As a result, the comparison between the keywords of all sellers and those of one buyer can be achieved with only one calculation. Security analysis demonstrates that EMRQ can achieve confidentiality of keywords, authentication, data integrity and query privacy. Extensive experiments show that EMRQ is more efficient compared with the scheme in [3] in terms of computation and communication overhead.
기술의 발달로 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 급속한 속도로 발전하였다. 그 결과 데이터베이스 시스템을 포함한 다른 컴퓨터 응용분야에서 메모리의 접근속도가 병목현상을 일으키게 되었다. 그래서 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었고, 이를 활용하여 CPU 캐시를 효율적으로 활용하기 위한 많은 연구들이 있었고, 그 중 하나가 CST(Cache Sensitive T-tree)이다. 이 인덱스 구조는 점 검색(Point search)에서는 좋은 성능을 보이지만 범위 검색(range search)에서는 그렇지 못하다. 본 논문에서는 범위 검색(range search)을 위한 CST-tree에 대한 구축 기법을 제안한다.
The large data volume of light field (LF) image has motivated much research on how to compress the data volume more efficiently. One of the approaches is to compress LF images after representing them in the form of pseudo video sequence. In this way, the pseudo temporal redundancy between views can be exploited by motion estimation and compensation. Based on our observation that images obtained by LF cameras have small range of disparity values between adjacent views, we propose to limit the motion search range to reduce the time complexity of motion estimation. Our experimental results show that a smaller motion search range reduces the encoding time while not affecting the bitrate of H.266/VVC much.
데이터 탐색법 중 가장 널리 알려진 이진법은 평균과 최악의 경우 $O(log_2n)$, 보간법은 평균 $O(log_2log_2n)$, 최악의 경우 O(n)의 수행 복잡도를 갖고 있다. 또한 기존의 보간탐색법은 사전정보없이 킷값이 확률적으로 위치한 정보에 근거하여 탐색을 한다. 본 논문에서는 데이터의 MSB 인덱스를 블록으로 하는 블록탐색법으로 해당 블록범위를 결정하고, 블록 내에서는 보간법을 적용하여 탐색하는 하이브리드 블록과 보간탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 블록탐색법의 사전 정보를 활용하여 탐색범위를 축소시키고 축소된 탐색범위내에서 무정보 방법으로 탐색하는 방법으로 평균과 최악의 경우 모두 수행복잡도는 $O(log_2log_2n_i)$, $n_i{\simeq}0.1n$으로 보간탐색법의 평균 수행복잡도에 비해 10배 정도 시간을 단축시킬 수 있다.
본 논문에서는 HEVC 부호화의 연산 복잡도를 줄이기 위한 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. 고속움직임 탐색을 위한 종래의 방법은 현재 영상과 참조 영상 간의 거리에 따라 탐색 영역의 크기를 조절하는 반면, 제안 방법은 예측 단위 간의 움직임 벡터 차의 유사성을 이용하여 예측 단위에 따라 움직임 벡터 탐색 영역을 적응적으로 조절한다. 실험을 통해 제안 방법은 random access 실험 조건에서 움직임 예측의 연산 시간을 약 10.7% 감소시키는 반면, 약 0.1%의 낮은 부호화 성능 하락을 가지는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4587-4605
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2019
High Efficiency Video Coding (HEVC) suffers from high computational complexity due to its quad-tree structure in motion estimation (ME). This paper exposes an adaptive search range decision algorithm for accelerating HEVC integer-pel ME on GPU which estimates the optimal search range (SR) using a MAP (Maximum A Posteriori) estimator. There are three main contributions; First, we define the motion feature as the standard deviation of motion vector difference values in a CTU. Second, a MAP estimator is proposed, which theoretically estimates the motion feature of the current CTU using the motion feature of a temporally adjacent CTU and its SR without any data dependency. Thus, the SR for the current CTU is parallelly determined. Finally, the values of the prior distribution and the likelihood for each discretized motion feature are computed in advance and stored at a look-up table to further save the computational complexity. Experimental results show in conventional HEVC test sequences that the proposed algorithm can achieves high average time reductions without any subjective quality loss as well as with little BD-bitrate increase.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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