Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.
멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.
멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.
본 논문에서는 증강현실 저작도구를 사용 할 때 마커인식을 통하여 동영상의 Tracking 데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 실험에 이용한 마커는 직사각형모양의 특징점이 잘 나타나는 물체로서, 사각형 마커인식을 위해 CornerDetection과 Matching기법을 사용하였다. Tracking을 활용하는 방식에는 동영상의 기준프레임을 활용하여 Tracking하는 방법과 각 프레임을 순차적으로 Tracking하여 비교하는 방법, 그리고 마커를 사용하지 않고 동영상의 Tracking데이터를 추출하는 방법이 있는데 본 논문에서는 이 세 가지 방법을 비교하여, 증강현실 저작도구의 상용화를 위한 최적화된 알고리즘을 제안한다.
파노라마 영상은 $360^{\circ}$ 방향의 모든 경치를 담는 기법을 말한다. 파노라마 영상은 전문적 기술자들이 여러 영상을 정합하여 제작되었지만, 기술이 점차 발전하여 현재는 일반 사용자들도 스마트 폰을 이용하여 손쉽게 파노라마 영상을 제작할 수 있다. 하지만 이는 파노라마 정지영상에 한해있으며 아직까지 파노라마 동영상은 제작에 있어서 기술적 어려움이 있다. 최근 들어서 파노라마 동영상 제작을 위한 여러 동영상 간의 시간축 동기화는 연구되었는데 연속되는 프레임들을 하나의 시퀀스로 묶어 시퀀스 단위로 키포인트 및 디스크립터를 추출 및 비교를 통해 동영상 간의 시간축을 동기화시키는 방향으로 나갔다. 하지만 동영상 시퀀스 간의 간격이 좁아 중복되는 데이터의 양이 많아 디스크립터 비교 연산 시간이 오래 걸리고, 동영상 간의 시퀀스 단위만으로 비교하기 인해 프레임 단위의 정확한 시간축 동기화에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이전 연구의 단점을 개선하여 여러 동영상 간의 시간축을 하나로 동기화시키는 기술을 최적화하는 방법을 제안한다.
최근 정지영상, 동영상, 음성 등의 멀티미디어 컨텐트가 디지털화 되고 네트워크가 발달함에 따라 영상을 포함한 멀티미디어 데이터의 접근이 용이해 졌다. 이러한 데이터의 불법적 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 효율적으로 보호하기 위한 워터마킹 기술이 많이 연구되고 있다. 일반적으로 정지 영상 및 음성에 대한 워터마킹 기술은 많이 연구가 되었지만 이러한 방법을 동영상에 그대로 적용하기에는 실시간 처리에 적용하기가 힘들다는 큰 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 신호에서의 빠른 처리과정과 실시간으로 워터마크를 삽입하고, 원 영상 없이 워터마크를 추출 할 수 있는 새로운 방법(Blind Watermarking)을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 대역확산을 근거로 하여 워터마크 은닉 과정에서 치환(Permutation) 과정과 LSB 부호화 방법을 이용하여 비디오 시퀀스의 모든 I-프레임에 은닉한다. 복원과정은 모든 I-프레임에서 LSB 복호화와 역 치환 과정을 거쳐 본래의 저작권 정보를 추출한다. 제안한 방법을 여러 가지 동영상 비디오에 적용해 본 결과 기존의 워터마킹 방법보다 효율적이고 시각적 손상이 없었으며 빠른 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 설계속도별 연속류 흐름을 가진 대상도로를 선택하여, 대상도로의 비첨두 시간을 정하여, 동영상에 의한 촬영을 실시하여 구간 주행속도를 추출하는 연구를 수행하였다. 각 대상구간의 거리는 수치지도 및 측량, 주행기록계 등을 이용하여 측정하였고, 영상의 분석을 통하여 차량의 구간통과시간을 산정하여 설계속도별 주행속도를 추출하였다. 그에 대한 검증으로 차량의 DGPS를 장착하여 대상도로를 주행하면서 동영상에 의한 주행속도와 비교 검증을 실시하였다.
패턴을 기반으로 딴 AR(Augmented Reality) 시스템은 실시간 동영상 안에 가상 물체들을 정확하게 올리기(registering) 위한 좋은 방법이다. AR 시스템을 구현하기 위해서는 우선 카메라가 보고 있는 영상의 3D 위치 정보를 추출하여야 한다. 본 논문에서는 카메라가 보고 있는 체스판 영상의 3D 위치 정보를 자동적으로 추출하여 그것과 동기적으로 움직이는 가상의 object를 구현하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 1 대를 가지고 어떠한 sensor 나 marker 를 사용하지 않고 시간적 정보만을 이용하여 비교적 정확한 3D 위지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 3D 위치 정보를 통해 자연스러운 3D 모션 시뮬레이션을 구현할 수 있다.
컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 요약된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 된 프레임의 짓 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임의 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하였다 동영상 데이터의 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(j, i)행렬로 i는 프레임 수. j는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 프레임간의 색상차의 자승합을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정화하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.
동영상데이터의 대용량 검색을 할 때 사용자가 원하는 검색점을 추출하여 인덱싱과 재생하기 위해서는 동영상 데이터의 프레임 리스트 제공이 필요하다. 평균오차를 적용하여 프레임의 대각선으로부터 픽셀값을 추출한다. 각각의 프레임으로부터 추출된 픽셀의 RGB값은 행렬구조로 저장하고, 저장된 프레임은 두 지정을 비교하여 장면전환점을 추출한다 또한 동영상의 전체적인 구조를 파악할 수 있는 알고리즘과 장면전환설을 구현하였다. 본 연구에서는 제안한 방법의 성능 우수성을 기존연구와 비교하여 분석하고 증명했다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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