본 논문에서는 H.263 부호기에서 적정 화질과 일정한 전송율을 유지하는 양자화 변수 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안하였다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani 방법을 이용하며, 역퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 움직임 벡터에 따른 시간적 특성을 추정할 때 공간영역에서 분산과 엔트로피는 시각적 특성과 상관관계가 있다. 따라서 퍼지 입력변수로 영상의 분산값, 엔트로피 및 움직임 벡터를 이용하였다. 퍼지 소속함수를 유도하고, 시각적 특성에 적합한 퍼지감도를 결정하였으며, FAM 뱅크를 설계하였다. 실제 동영상 압축에 퍼지 규칙을 적용하였으며, 퍼지 양자화를 이용하여 효율적인 율제어와 최적의 비트할당 및 주관적 화질 특성이 유지되는 결과를 얻었다.
영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임인 인트라 프레임의 압축 결과는 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 기존 알고리즘의 경우 인트라 프레임의 압축은 bpp 값에 따라 양자화 파라미터를 설정하여 압축하는데, 이때 bpp는 영상의 특성을 전혀 고려하지 않는다. 정확한 인트라 프레임 압축을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률을 함꼐 고려하여 양자화 파라미터를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성에 대한 분석을 바탕으로 인트라 프레임 압축을 위한 양자화 파라미터를 계산에 필요한 실시간 양자화 모델링 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 인트라 프레임의 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
비동기식 제 3세대 이동통신 시스템인 GPRS망은 기존의 제 2세대 통신인 GSM 방식에 GGSN과 SGSN 노드를 추가함으로써 패킷 교환 방식을 가능하게 하였다. 따라서 GPRS망과 인터넷 망을 연결시켜주는 관문(Gateway) 역할을 수행하는 GGSN 노드의 성능과 용량을 최적화 시키기 위한 패킷 트래픽 처리 방안에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 외부 인터넷 망으로부터 GGSN 노드에 도착되는 인터넷 패킷 트래픽의 모델을 정립하고, 이를 효율적으로 처리하기 위한 GGSN노드의 프로토콜 구조를 분석하여 처리 프로세서들의 트래픽 처리 능력을 분석하기 위한 성능모델을 만든다. 제안된 성능 모델의 시뮬레이션을 통해서 다양한 트래픽 부하 상태에서 처리 능력에 대해 분석한다. 입력 트래픽인 Speech, Video, WWW, E-mail에 대해 실시간 트래픽인 Speech와 Video의 QoS 요구사항을 만족시키기 위해 여러 스케줄링 알고리즘을 적용하여 각각의 기법에 대한 성능을 분석하였다.
비디오 코팅에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP (Quantization Parameter) 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저 전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 35의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 전송 대역폭과 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 반비례 관계를 모델링하기 위하여 선형 모델을 사용하였고, 첫 프레임의 공간적 복잡도에 따라 모델 파라미터를 결정하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권1호
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pp.52-57
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2004
In this paper, we propose a panorama-based object tracking scheme for wide-view surveillance systems that can detect and track moving objects with a pan-tilt camera. A dynamic mosaic of the background is progressively integrated in a single image using the camera motion information. For the camera motion estimation, we calculate affine motion parameters for each frame sequentially with respect to its previous frame. The camera motion is robustly estimated on the background by discriminating between background and foreground regions. The modified block-based motion estimation is used to separate the background region. Each moving object is segmented by image subtraction from the mosaic background. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.
Recently, 3D reconstruction of real objects with multi-cameras has been widely used for many services such as VR/AR, motion capture, and plenoptic video generation. For accurate 3D reconstruction, geometry and color matching between multiple cameras will be needed. However, previous calibration and correction methods for geometry (internal and external parameters) and color (intensity) correction is difficult for non-majors to perform manually. In this paper, we propose a toolkit with procedural geometry calibration and color correction among cameras with different positions and types. Our toolkit consists of an easy user interface and turned out to be effective in setting up multi-cameras for reconstruction.
본 논문에서는 분산 비디오 코딩기법을 이용한 조명 보상 기반의 다시점 비디오 코딩 방법을 제안한다. 다시점 비디오 코딩을 위한 분산 비디오 코딩은 주변 정보를 생성하는 방법에 따라 크게 움직임 예측 및 보간 방법과 시점 간 예측 및 보간 방법으로 나눌 수 있다. 시점 간 예측 및 보간 방법은 다시점 비디오의 특성을 이용하는 방법으로, 시점 간 상관성에 따른 보조 정보의 생성을 통하여 분산 코딩의 효율을 향상 시킬 수 있다. 그러나, 실제 다시점 영상의 특성상 시점 간 예측에서 각 시점의 카메라 파라미터 및 조명 조건 변화에 따라 부정확한 시점 간 예측 및 보간이 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 다시점 비디오에 분산비디오 코딩기법을 적용함에 있어서, 조명 조건을 보상하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 인코더에서 AC 변환계수의 패리티 비트에 추가하여 DC 정보를 전송하고, 디코더에서 보조 정보 생성 시 추가 전송된 DC 성분을 이용하여 조명 조건이 보상된, 보다 정확한 보조 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 조명보상을 적용하지 않은 경우와 비교했을 때, 같은 비트율에서 $0.1{\sim}0.2dB$의 화질 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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