본 논문에서는 다해상도 피라미드 피처 맵 압축 손상 보상 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 패킹된 C-레이어 피처 맵을 비디오 코덱으로 압축할 때, 저해상도 계층의 원본 피처 맵과 복원된 피처 맵 간의 차분 값을 구해 이를 고해상도 계층의 피처 맵에 더해줌으로써 부호화 과정에서 발생하는 오차를 보상하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 OpenImageV6 데이터셋 중 1000 장에 대해 객체 검출 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 방법은 C-레이어 피처 맵 압축 방법 대비 bpp 와 mAP 의 BD-rate 관점에서 35.10%의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 효율적인 압축 기법과 멀티미디어를 위한 다 해상도 3D 얼굴 모델 전송, 그리고 저비트율 응용에 대해 제안하고자 한다. 일반적으로 얼굴 모델은 3D 레이저 디지타이저에 의해서 얻어지게 되고 애니메이션, 비디오게임, 비디오 회의와 같은 응용 범위에 따라 여러 해상도로 재양자화 되어진다. 3D 디지털화된 얼굴 모델을 정합하고 재양자화 하기 위해서 2D 템플릿을 변형함으로써 압축 모델을 얻을 수 있다. 현재까지의 연구에서 다섯 가지 해상도로 계층적 2D 얼굴 와이어프레임 템플릿을 만들었다. 변형 과정에서 2D 템플릿은 얼굴 특징점과 제안된 PCAT(piecewise chainlet affine transformation)에 의해 바뀌게 된다. 재양자화된 후 3D 디지털화된 모델은 인지하지 못할 정도로 손실이 줄어들게 된다. 더욱이, 본 논문에서 제안한 계층적 데이터 구조를 갖는 다 해상도 얼굴모델은 통신망에서 점진적으로 알려지고 사용되어질 것이다.
영상 검색 시스템에서 공유망이나 저속 링크망 같은 통신망을 사용해 영상 DB를 조회하여 목표 영상을 결정하려는 경우 고화질 영상을 전송하게 되는 경우 전송 지연과 같은 문제점을 극복하기 힘들다. 본 논문에서는 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 영상 검색 시스템의 성능 향상을 위한 브라우징 방법과 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 통계적 모델 분석과 성능에 대하여 모의 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 여러 중간 해상도 계층을 사용하는 사용자-시스템간 대화형에 의한 검색 시스템은 단일 하위 계층을 사용하는 것보다 전송 지연 시간 측면의 큰 이득을 얻을 수 있음을 보였다.
3차원 모델의 형상 유사성 평가는 의학, 기계 공학, 분자 생물학 등의 많은 분야에서 매우 중요하다. 더욱이 3차원 모델이 웹 상에 보편화됨에 따라 3차원 모델들의 분류와 검색에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 형상 표현 방법들과 유사성 평가에 대한 주요 개념들을 기술하고, 최근의 형상 비교에 관한 연구들을 다해상도, 위상 기하학, 2차원 영상, 통계학 기반 방법들로 분류하여 그 특징들을 분석하였다. 또한 논문에서 채택한 유일성, 강인성, 불변성, 다해상도, 효율성, 비교범위와 같은 기준을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 다해상도 기반 방법은 비교를 위한 계산 시간은 감소시킨 반면 전처리 시간은 증가시켰다. 기하 및 위상 정보를 이용한 방법은 보다 다양한 형태의 모델들을 비교할 수 있었고 부분적인 형상 비교에도 강인하였다. 2차원 영상을 이용한 방법들은 시간 및 공간 복잡도가 높게 나타났다. 통계학 기반 방법들은 포즈 정규화 작업 없이 형상 비교가 가능하였고, 어파인 변환 및 잡음에도 강인한 결과를 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 제안하였다. 저대역 이동법(Low Band Shift Method)은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법으로 동영상 부호화시 참조 프레임에 적용하면 정확한 움직임 추정이 가능하여 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 본 논문에서 제안된 방법(LBS-MRME)은 저대역 이동법에 적합한 다해상도 움직임 추정을 적용하여 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 방법의 약 15.6%의 계산량으로 움직임 추정을 한다. 그리고 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터가 약 7배 늘어나게 되지만, 더 세밀한 움직임 추정을 할 수 있게 되므로 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 되어 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다. 압축을 하지 않았을 경우 평균 MAD면에서 약 0.3∼11.6% 가량 개선되었고, 압축을 할 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.3∼3.0㏈ 정도 개선되었다.
본 논문에서는 표준연동 아키텍처(HLA/RTI)기반 다해상도 연동이 가능한 시뮬레이션을 구성하여 공학급(QUEST), 교전급(SADM), 임무급(EADSIM)의 모델을 연동하였다. 공학급 모델은 전투실험 공학분석 시범체계에서 개발된 전투실험 통합개발환경(QUEST)을 이용하여 모델을 개발하였다. 교전급 모델은 SADM을 이용하여 개발하고 임무급 모델은 EADSIM을 이용하여 모델을 개발하였다. 여러 계층의 모델을 연동하기 위해 표준 연동 아키텍처 기반(HLA/RTI)으로 설계하고 구현하였다. 각기 다른 분산된 환경에서 수행되고 있는 시뮬레이션 프로그램들이 상호 연동을 위해 표준 연동 인터페이스 명세에 만족하는 연동 시뮬레이션을 설계하고 각 시뮬레이션 프로그램 간의 중계 역할을 담당하는 통합연동 게이트웨이를 개발하였다. 다해상도 연동 시뮬레이션을 통해 여러 계층 간의 모델을 연동하여 해양 무기체계 효과도 분석을 위한 모델충실도를 향상하고 운용자 필요에 따라 요구되는 전장 환경을 신속하게 구성할 수 있다. 또한 표준연동 아키텍처(HLA/RTI)를 기반으로 설계하게 된 다른 시뮬레이션 프로그램과도 쉽고 효율적으로 연동할 수 있다.
텍스쳐를 효과적으로 표현하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 과정이다. 효과적인 텍스쳐 표현을 통해 텍스쳐 분류나 텍스쳐 분할 등의 처리 성능을 향상시킬 수 있다. 가버 필터는 텍스쳐 표현을 위해 오랫동안 사용된 다해상도 스케일 기반의 방법이다. 가버 필터는 텍스쳐 분류나 분할에 높은 성능을 제공한다. 그러나 처리 과정의 연산량으로 인해 처리 시간이 매우 많이 소요되어 실제 응용에서는 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 가버 필터와 유사하게 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현할 수 있는 새로운 특징 표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 공간에서 방향과 스케일을 기반으로 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현한다. 2가지 실험 영상 집합에 대해 분류 실험을 수행하여 제안한 특징의 유용성을 확인하였다. 가버 필터와 유사한 분류 성능을 제공하면서 처리 속도는 가버 필터의 5%이하로 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다해상도 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 모션 리터를 검색하는 고속 다해상도 움직임 추정기에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 동영상 압축기술인 MPEG-4 AVC 전체 구성 중에서 핵심 부분인 움직임 추정 모듈을 하드웨어로 설계하기 위하여 기본적인 구조를 구성하고 높은 화질로 실시간 부호화를 할 수 있도록 고속 움직임 검색을 위해 특수하게 설계된 램 구주 메모리 공유, 4화소x4화소 Motion Vector 추출 등과 같은 기술들을 사용하여 전체 움직임 검색기를 구현하였다. 구현된 전체 모듈은 Altera(사)의 Excalibur 디바이스를 이용한 FPGA 구성을 통해 검증하고 최종적으로 Samsung STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하며 합성 및 검증을 하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현할 경우 최대 동작 주파수가 약 140MHz이며 QCIF(176화소x144화소) 사이즈 기준으로 초당 약 1100프레임, 4CIF(704화소x576화구 사이즈 기준으로 초당 약 70프레임의 움직임을 검색할 수 있다 본 성능은 하드웨어 기반의 MPEG-4 AVC 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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