• 제목/요약/키워드: 프레임 분할

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객체기반 비디오 편집 시스템을 위한 불확실 영역기반 사용자 지원 비디오 객체 분할 기법 (Uncertain Region Based User-Assisted Segmentation Technique for Object-Based Video Editing System)

  • 유홍연;홍성훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.529-541
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    • 2006
  • 본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.

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유전자 알고리즘 기반의 비지도 객체 분할 방법 (Unsupervised Segmentation of Objects using Genetic Algorithms)

  • 김은이;박세현
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제41권4호
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    • pp.9-21
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    • 2004
  • 본 논문은 동영상내의 객체를 자동으로 추출하고 추적할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간 분할과 공간 분할로 이루어진다. 공간 분할은 각 프레임을 정확한 경계를 가진 영역으로 나누고 시간 분할은 각 프레임을 전경 영역과 배경 영역으로 나눈다. 공간 분할은 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 수행된다. 그러나, 일반적인 유전자 알고리즘과는 달리, 염색체는 이전 프레임의 분할 결과로부터 초기화되고, 동적인 객체 부분에 대응하는 불안정 염색체만이 진화연산자에 의해 진화된다. 시간 분할은 두 개의 연속적인 프레임의 밝기 차이에 기반을 둔 적응적 임계치 방법에 의해 수행한다. 얻어진 공간과 시간 분할 결과의 결합을 통해서 객체를 추출하고, 이 객체들은 natural correspondence에 의해 전체 동영상을 통해 정확히 추적된다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 장점을 가진다. 1) 제안된 비디오 분할 방법은 사전 정보를 필요로 하지 않는 자동 동영상 분할 방법이다. 2) 제안된 공간 분할방법은 기존의 유전자 알고리즘보다 해공간의 효율적인 탐색을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정확한 객체 추적 메커니즘을 포함하고 있는 새로운 진화 알고리즘이다. 이러한 장점들은 제안된 방법이 잘 알려진 동영상과 실제 동영상에 성공적으로 적용됨을 통해 검증된다.

압축된 비디오분할을 위한 평균값 비교 알고리즘 (The Mean Value Comparative Algorithm for MPEG Video Segmentation)

  • 김영호;이경화;서석배;성창우;강대성
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.209-212
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    • 2001
  • 본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.

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효과적인 근접 돼지 분할을 위한 전경 픽셀 정렬 (Foreground Pixel Alignment for Efficient Segmentation of Touching Pigs)

  • 사재원;주미소;한승엽;이상진;김희곤;정용화;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1428-1430
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    • 2015
  • 감시 카메라 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 관리하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 움직이는 돼지들이 근접해 있을 경우 돼지들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 돼지들을 분할하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스에서의 근접 돼지 분할 문제를 연속 프레임간의 전경 픽셀 정렬 문제로 정형화하여 해결하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사에서 top-view로 획득한 영상 중에서 움직이는 돼지들이 근접한 경우, 돼지들의 경계가 구분된 이전 프레임의 정보를 현재 프레임에 투영한다. 이 때 개별 돼지의 움직임이 독립적임을 고려하여 이전 프레임의 개별 돼지 영역을 현재 프레임의 전경 영역에 각각 정렬함으로써 현재 프레임의 근접한 돼지를 개별적으로 분할한다. 실험결과, 제안 방법을 이용하여 3마리 이상의 근접한 돼지를 개별적으로 분할할 수 있음을 확인하였다.

Normalized Cuts을 이용한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 (Graph-based High-level Motion Segmentation using Normalized Cuts)

  • 윤성주;박안진;정기철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권11호
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    • pp.671-680
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    • 2008
  • 모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다

MPEG-4객체 분할 코팅을 위한 움직임 객체 분할 (Moving Object Segmentation for MPEG-4 Object-based Coding)

  • 김준기;장준;이호석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.385-387
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    • 2001
  • 비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.

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분할 눈금 블록을 이용한 광범위 물체의 길이 측정 기법 (The Length Measurement Technique of the Wide-ranged Object by Divided Scale Block)

  • 김도현;김성우;강민경;강동구;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.652-654
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    • 2002
  • 본 연구에서는 물체의 길이론 측정하기 위한 영상 처리 방법으로 하나의 이미지 프레임으로는 처리하기 힘든 큰 물체를 두 개의 프레임으로 분할하여 처리함으로써 정밀한 측정을 할 수 있는 길이 측정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 분할 측정 방식은 이진수로 인코딩되어 있는 눈금 코드 블록을 이용하여 그 차이를 계산하여 상대적으로 측정되어 물체의 크기에 상관없이 정확한 측정이 가능한 방식으로, 공장자동화 시스템의 제품 검사 공정에 효과적으로 사용됨을 보인다.

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다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 이용한 멀티미디어 데이터베이스 시스템 (A Multimedia Database System using Method of Multi-Partition Color Histogram)

  • 이근왕;오택환;조경모
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.421-425
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    • 2006
  • 본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

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통합링크기능을 가진 매체접근제어기용 프레임 분배방식의 성능분석 (Performance of Frame Distribution Schemes for MAC Controllers with the Link Aggregation Capability)

  • 전우정;윤정호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권7B호
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    • pp.1236-1243
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    • 2000
  • 본 논문은 LAN의 대역폭을 증가 시키기 위하여, 여러 개의 링크를 논리적인 하나의 링크처럼 동작하도록 하는 다중링크통함(link aggregation)기술에 대한 것이다. 우리는 망 구성에 따라 이 기술의 동작방식이 상이함에 착안하여, 두 가지의 새로운 프레임 분배방식을 제안하고 SIMULA를 이용한 모의실험으로 성능을 분석하였다. 먼저, LAN스위치와 스위치간에 적용 가능한 동적 프로엠 분배방식을 제안하였다. 이 방식은 특정 포트로 집중되는 프레임들을 분산시키기 위하여 가장 이용율이 낮은 링크를 동적으로 추가하는 것으로서, 링크 추가시 프레임들의 전달순서를 지킬 수 있도록 특별한 플러쉬 버퍼를 사용하였다. 모의실험 결과, 프러임간의 순서가 유지되면서도 스위치의 내부 버퍼에서의 프레임 폐기율이 기존 방식에 비해 감소됨을 확인하였다. 그리고, 단말과 단말간에 다중링크가 사용된 경우, 수신된 프레임들 간의 순서 뒤바뀜 문제에 대한 해결책으로 패딩 방법과, 태깅 방법, 프레임 분할 방식 등의 세가지으 프레임 분배방식을 제안하고 성능을 분석하였다. 이러한 세가지 방법 중에서 프레임 분할방식이 가장 성능면에서 우수함이 모의실험결과\ulcorner서 알 수 있지만, 패딘 방식도 구현관점에서 장점이 있다.

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커널 밀도 추정과 시공간 일치성을 이용한 동영상 객체 분할 (Video Object Segmentation using Kernel Density Estimation and Spatio-temporal Coherence)

  • 안재균;김창수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.1-7
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    • 2009
  • 본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.

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