미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.
본 논문은 선도기술개발 2단계 사업의 하나인 주문형 반도체 개발과제에서 개발되는 고선명 텔레비전 수상기에 관한 내용으로 현재 방송되고 있는 아날로그 전송 방식인 칼라 텔레비전에 비해 약 4배 이상의 비디오 해상도와 5.1채널의 오디오 음질을 서비스하는 규격을 중심으로 개발하고 있으며 본 과제는 고선명 텔레비전의 전송, 오류정정 복호, 역 다중화, 비디오 복원 및 오디오 복원에 필요한 주문형 반도체를 개발한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.3
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pp.229-236
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2003
This study recorded an object using a digital video recorder, and then tried to estimate 3-D positional information and to reconstruct an image. Firstly, the accuracy of measurement results from a video recorder was evaluated and tested for an applicability, then it applied to a real object to construct 3-D digital model. This study assumed that there is no lens distortion in a video recorder, and all bundles should precisely pass through the projection center of a lens. The image size for orientations is determined by the size of CCD chip and the number of pixels. The average squared error from the result by a digital video recorder and that by triangular survey from 1-second theodolite shows 0.0173m error in x,y coordinates. Without knowing the accurate information on the lens distortion and the coordinates of the projection center, this study reasonably produces acceptable results in the reconstruction of 3-D model. In consequence, this study found that the image from a digital video camera can be reconstructed 3-D model only from the information on a camera type.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.82-83
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2021
홀로그램 비디오는 획득 방식에 따라서 다양한 종류의 홀로그램이 존재한다. 이들은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에, 홀로그램 비디오를 압축하기 위한 방법도 매우 다양하다. 다양한 홀로그램 중에서, 우리는 상용 phase-only-typed SLM에 바로 디스플레이 할 수 있는 phase-only 홀로그램 비디오를 압축하기 위한 코덱을 제안한다. 이때 스케일링 기법을 이용하고, 스케일링 다운과 업으로 인한 화질의 손실을 복원하기 위해 딥러닝 모델을 사용하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.9-11
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2017
비디오 시퀀스에서 3D 모델을 복원하기 위해서는 기하 모델 추정이 용이한 프레임을 선택해야 한다. 본 논문에서는 안정 장치 도움을 받는 전문 비디오가 아닌 일반 비디오에서 고품질의 프레임을 손쉽게 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 optical flow 기반 매칭 분석, 프레임 간 적당한 기준선 거리 판단, 비디오 내에서 빠른 탐색을 위한 고속 도약, 두 프레임 간의 호모그래피와 기본 행렬에 대한 GRIC 점수, 모션 블러 프레임 제거 방법 모두를 결합한다. 실내 공간에 촬영된 비디오를 이용한 실험을 통해, 우리의 방법이 모션 블러와 저하 움직임이 있는 상황에서 더 강건하게 3D point cloud 를 생성하는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.544-547
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2006
본 논문에서는 디지털콘텐츠 식별자 연계 표준인 UCI 정보를 이용하여 효율적인 디지털 콘텐츠의 관리가 가능한 무손실 비디오 워터마킹 기법을 이용하였다. 제안한 기법은 각 비디오 프레임의 히스토그램의 특정 구간의 화소값을 수정함으로써 워터마크를 삽입한다. 4CIF 크기의 테스트 시퀀스를 통한 실험결과 화질의 열화가 적으면서도 UCI 정보를 100% 왜곡없이 검출이 가능하였으며, 원본 디지털 비디오 콘텐츠도 모든 테스트 시퀀스에서 100% 복원이 가능하였다. 제안한 기법은 디지털 비디오에 UCI 정보를 직접 삽입하여 메타데이터가 없을 경우 콘텐츠만으로도 콘텐츠의 식별이 가능하고 콘텐츠로부터 추출한 UCI 정보를 통하여 효율적인 관리가 가능하면서 유사시 원본 콘텐츠를 손실없이 복원이 가능할 수 있어 영화, 방송 등의 다양한 비디오 콘텐츠의 관리를 위해 응용될 수 있다.
It is sometimes necessary to remove the captions and recover original images from video images already broadcast, When the number of images requiring such recovery is small, manual processing is possible, but as the number grows it would be very difficult to do it manually. Therefore, a method for recovering original image for the caption areas in needed. Traditional research on image restoration has focused on restoring blurred images to sharp images using frequency filtering or video coding for transferring video images. This paper proposes a method for automatically recovering original image using BMA(Block Matching Algorithm). We extract information on caption regions and scene change that is used as a prior-knowledge for recovering original image. From the result of caption information detection, we know the start and end frames of captions in video and the character areas in the caption regions. The direction for the recovery is decided using information on the scene change and caption region(the start and end frame for captions). According to the direction, we recover the original image by performing block matching for character components in extracted caption region. Experimental results show that the case of stationary images with little camera or object motion is well recovered. We see that the case of images with motion in complex background is also recovered.
Compressed video bitstreams are intended for real-time transmission over communication networks. Because video compression algorithms eliminate the temporal, spatial, and statistical redundancies, the coded video bitstreams are very sensitive to transmission errors. We propose an error resilient video coding technique to limit the effect of error propagation in low bit-rate video coding. The success of error resilient coding techniques relies on how accurately the transmission errors can be detected. To detect the transmission error, we propose a very simple error detection technique based on data hiding Next, we conceal the corrupted MB data using intra MB refresh and motion compensation with the estimated motion vector and compare the simulation results. This method will be useful in video communication in error Prone environment such as WCDMA networks.
This Paper reports that a new remote sensing techlique focused on a narrow and long strip target (e.g. 15m wide and 100km long) has been specifically developed for pipeline ROW (Right-Of-Way) recovery monitoring. With video it was possible to isolate the maior vegetation communities of the narrow pipeline ROW with acceptable spatial precision by visual or quantitative methods. It was particuarly useful when used to assess a variety of spatial patch dynamics for ROW recovery through digital change-detection techniques in a GIS environment. The main conclusion of this paper is that VSM is a realistic operational technique for a pipeline ROW application. The results also indicate that VSM could be extensively used for other examples of linear thematic mapping.
Video coding standards such as MPEG-2, MPEG-4, H.263, and H.264 transmit a compressed video data using wired/wireless communication line with limited bandwidth. Because highly compressed bit-streams is likely to fragile to error from channel noise, video is damaged by error. There have been many research works on error concealment techniques, which recover transmission errors at decoder side [1, 2]. We designed an error concealment technique for lost motion vectors of H.264 video coding. In this paper, we propose a Kalman filter based motion vector recovery scheme, and experimented with standard video sequences. The experimental results show that our scheme restores original motion vector with more precision of 0.91 - 1.12 on average over conventional H.264 decoding with no error recovery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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