움직임 추정(ME)은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수의 메모리 접근과 연산량이 발생한다. 기존의 움직임 추정 방법은 현재 프레임의 블록을 참조 프레임의 검색범위 내의 블록과 매칭하여 움직임 차이를 계산하여 움직인 위치를 추정하게 된다. H.264와 같은 최근의 압축 표준에서는 1/4화소 단위까지 움직임 예측을함으로써 영상 데이터 압축의 효율을 높일 수 있으나, 많은 양의 메모리 접근과 연산의 복잡도가 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 메모리 접근 횟수를 감소시키기 위하여 SAR(Search Area Reuse)알고리즘을 사용하여, 참조 프레임의 블록을 현재 프레임의 블록과 매칭하여 움직임 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 아키텍쳐는 현재프레임의 검색범위 내에 있는 데이타를 재사용함으로서 메모리 액세스를 줄일 수 있으며, 참조프레임의 한 블록당 1/4화소 단위까지의 연산을 한 번만 하게 되므로 메모리 접근 횟수 감소와 함께 연산의 복잡도도 줄일 수 있다.
최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.
이동로봇이 움직이는 물체를 추적하는 기능을 갖도록 하기 위해서는 움직이는 물체의 존재를 판단하고 위치 및 속도벡터를 측정해야 한다. 본 논문은 단시간에 이동 물체의 위치와 속도벡터 추정하여 실시간 추적이 가능하도록 하기 위해 초음파센서를 이용한 가상의 초음파영상 해석방법을 제안한다. 초음파 영상은 초음파센서의 매회 측정값을 누적하여 구성하며 거리축과 시간축을 갖는 2차원 영상으로 표현된다. 영상에서 측정된 물체가 만드는 선분의 기울기에 따라 이동하는 물체와 정지한 물체를 분리하고 속도를 측정한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 위상지연필터를 이용한 리니어 모터 피스톤 진폭 추정기를 구현하였다. 리니어 컴프레서가 적용된 냉장고나 에어컨의 냉각능력을 제어하기 위해서는 단위시간동안 피스톤의 움직인 거리, 즉 피스톤의 속도를 제어해야 하는데 이때 리니어 모터의 주파수나 스트로크를 조정함으로써 가능하다. 이때, 주파수를 고정하고 스트로크를 변화시키는 것이 일반적이다. 스트로크, 즉 피스톤 진폭을 정확하게 추정하는 것이 리니어 컴프레서의 동특성을 좌우하는데, 본 연구에서는 위상지연필터를 이용한 피스톤 진폭 추정기를 제안하고 성능이 우수함을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
본 논문에서는 센서 융합과 배경 추정 기법을 이용하여 연속된 영상에서 물체 영역을 검출하는 기법을 제안하였다. IR/CCD각각의 카메라로부터 얻은 입력 영상을 정렬하고 융합하는 과정을 거친 후, 각 화소 단위의 배경 모델을 추정하고 시간이 지남에 따라 이를 갱신함으로써 물체 영역을 효과적으로 검출하는 기법을 제시하고 있다. 실험은 차량을 대상으로 하였고, 카메라가 움직이는 상황과 비교적 복잡한 환경에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다.
능동소나운용의 목적은 표적의 탐지 뿐만 아니라, 필요한 경우에는 표적의 분류 및 상태분석을 하는 데에 있다. 본 연구에서는, 3차원 해양환경에서 움직이는 표적의 표적상태를 분석하는 알고리듬에 관하여 2가지 방법을 알고리듬의 적용 가능한 조건의 분석과 시뮬레이션을 통해 장단점을 비교하여 표적상태 분석방법론의 방향을 제시하였다. 표적상태 분석방법은 거리에 따른 표적의 방위에 의한 방법, Range-Doppler Map을 이용하는 방법, 그리고 표적의 궤적을 사용하는 방법으로 구분될 수 있다. R-D Map은 소나 또는 표적이 움직이는 경우에만 적용할 수 있으며, 거리에 대한 표적의 방위각은 정지한 표적 또는 움직이는 표적에 모두 적용할 수 있다. 움직이는 표적의 궤적에 의한 표적상태 추정은 소나의 자체운동에 의한 궤적의 정보가 필수적이다. 시뮬레이션 결과와 장단점의 비교에 의하면 2가지의 방법은 독립적인 것이 아니라 서로 보완적으로 사용되어야 할 것으로 결론지어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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