다중 참조 영상을 이용한 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상 기법이 부호화 효율을 높이기 위해 H.264/AVC에 채택되었다. 하지만 움직임 예측 및 보상으로 인한 계산량은 다중 참조 영상과 가변 블록의 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 화질은 유지하며 계산량을 줄이기 위한 새로운 고속 참조 영상선택 방법을 제안한다. 먼저 다중 참조 영상들에 대해서 $4{\times}4$ 블록의 SAD값을 이용하여 움직임 벡터 참조 지도를 만든다. 다음으로 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상이 움직임 벡터 참조 지도를 활용하여 실시된다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 표준과 비교하여 BDPSNR은 평균적으로 0.01dB 나빠지고 BDBR은 약 0.27% 증가하지만 영상 부호화 속도를 약 38% 단축시킨다.
In this paper, we propose a fast ME (motion estimation) algorithm for MPEG-4 to H.264 Transcoder. Whereas 2 modes ($8{\times}8$, $16{\times}16$) are used for ME in MPEG-4 simple profile, ME using 7 modes is supported for further enhanced coding efficiency in H.264. The transcoding speed is affected dominantly by the computational complexity of encoder part in transcoder, where ME module of H.264 encoder has high complexity due to using 7 modes. In order to increase the speed of transcoding between MPEG-4 and H.264, we use 3 PMVs (predicted motion vectors) and the mode information of MBs (macroblocks) provided from the decoder part of transcoder. Since the proposed 3 PMVs are very close to an optimal motion vector, and we consider only some restricted modes according to the MB information transferred from decoder part, the proposed scheme can speed up the transcoding procedure without loss of image quality. We show experimental results which demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, where performance of our scheme is compared with that of the conventional fast algorithm for H.264.
최근 스마트 기기의 보급과 무선 인터넷망의 보급으로 언제 어디에서나 비디오를 시청할 수 있다. 하지만 무선 인터넷 망의 품질이 안좋을 경우 영상의 QoS(Quality of Service)를 낮춰 프레임을 스킵하여 전송하게 된다. 이 때 FRUC(Frame Rate Up Conversion)기술을 적용한다면 원본의 프레임 레이트를 확보할 수 있어 QoS를 높일 것으로 기대한다. FRUC에서 MV(Motion Vector)추정시에 연산량이 매우 높아서 스마트 기기에 적용하는 것이 어렵지만 H.264코덱으로 인코딩된 동영상은 자체적으로 MV정보를 갖고 있기 때문에 이 MV를 FRUC에 적용할 수 있다면 FRUC의 연산량을 줄일 수 있을 것이다. 이를 위해서 H.264에 적용된 ME(Motion Estimation)와 FRUC에 적용된 ME의 차이를 고려하여 H.264코덱의 MV가 유용한지 분석하는 것이 선행돼야 한다. 본 논문에서는 H.264 MV와 FRUC의 MV의 차이를 분석하고 유용성을 판단하는 실험을 통해 H.264로 인코딩 된 비디오의 MV중 상당수가 FRUC에 적합함을 확인했다.
In H.264, sub-pel motion estimation (ME) has strong effect when coding video sequences. 1/4-pel performs better at low bitrate while 1/8-pel gives better results at high bitrate. In this paper, a variable sub-pixel motion vector resolution based on block mode motion estimation method is proposed. Experiment results show that the proposed method can take the advantage of 1/4-pel at low bitrate and 1/8-pel at high bitrate. In addition to that, time is reduced from 14% to 53% compared to KTA1.3 with 1/8-pel motion vector (MV) resolution.
Stock market prediction is regarded as a challenging task of financial time-series prediction. There have been many studies using artificial neural networks in this area. Recently, support vector machines (SVMs) are regarded as promising methods for the prediction of financial time-series because they me a risk function consisting the empirical ewer and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In this study, I apply SVM to predicting the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI). In addition, this study examines the feasibility of applying SVM in financial forecasting by comparing it with back-propagation neural networks and case-based reasoning. The experimental results show that SVM provides a promising alternative to stock market prediction.
조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상 방법과 2차원 다이렉트 모드 (2D Direct Mode)를 이용한 MVC (Multi-view Video Coding) 방법을 제안한다. 먼저, 공간적 및 시간적으로 인접한 영상으로부터 휘도 화소 값의 움직임 탐색 및 보상을 수행하기 위한 새로운 SAD (Sum of Absolute Difference) 측정 방법을 제안한다. 조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상은 움직임 벡터의 정확도를 높이고, 비트의 절감을 위하여 새로운 SAD 계산식을 사용한다. 다음으로, 시점 간의 예측 시에 사용될 수 있는 2차원 다이렉트 모드는 MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드 (Temporal Direct Mode)로부터 확장된 방식이다. 본 논문에서 제안된 MVC 방법은 MPEG-4 AVC의 Simulcast 부호화와 비교하여 약 0.8dB의 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 향상을 보였다.
5종의 살충제를 사용하여 솔수염하늘소(Monochamus alternatus) 성충에 대한 약제 감수성과 잔효성을 조사하였고 꿀벌(Apis mellifera)에 대한 급성 및 엽상접촉독성과 엽상잔류독성을 평가하였다. 약제 처리 후 48시간 기준 충체 분무법을 이용하였을 시 5종의 네오니코티노이드계 약제 모두 80% 이상의 살충률을 보였다. 그러나 가지침지법에서 80% 이상의 살충률을 보인 약제는 acetamiprid ME, acetamiprid+buprofezin 2종이었다. 솔수염하늘소 성충에 사용한 5종의 약제에 대한 잔효성 실험에서는 모든 약제에 대하여 60-80%의 살충활성이 나타났으나, 약제처리 1일 후에는 약효가 급격히 감소하였다. 솔수염하늘소 성충에 사용한 5종의 약제에 대한 꿀벌의 급성독성과 엽상접촉독성실험에서는 acetamiprid ME가 가장 낮은 독성을 보였다. 꿀벌에 대한 엽상잔류독성을 조사한 결과에서는 acetamiprid ME와 acetamiprid+buprofezin 2종의 약제에서 매우 낮은 잔류독성을 보였다. 그러나 약제처리 1일 후에서는 모든 처리약제의 잔류독성이 10-30% 이하로 감소하였고, 시간이 지남에 따라 잔류독성은 더욱 감소하였다. 이러한 결과를 통해서 본 실험은 5종의 네오니코티노이드계 약제 중 acetamiprid ME가 솔수염하늘소에는 높은 살충활성을 보인 반면에 꿀벌에 대해서는 비교적 낮은 접촉 및 잔류독성을 보였기에 소나무재선충병 매개충 방제에 acetamiprid ME가 효율적으로 이용 될 수 있을 것으로 생각된다.
Zhang, Jing;Lin, Hong;Nie, Weizhi;Chaisorn, Lekha;Wong, Yongkang;Kankanhalli, Mohan S
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.1264-1274
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2015
Human action recognition received many interest in the computer vision community. Most of the existing methods focus on either construct robust descriptor from the temporal domain, or computational method to exploit the discriminative power of the descriptor. In this paper we explore the idea of using local action attributes to form an action descriptor, where an action is no longer characterized with the motion changes in the temporal domain but the local semantic description of the action. We propose an novel framework where introduces local action attributes to represent an action for the final human action categorization. The local action attributes are defined for each body part which are independent from the global action. The resulting attribute descriptor is used to jointly model human action to achieve robust performance. In addition, we conduct some study on the impact of using body local and global low-level feature for the aforementioned attributes. Experiments on the KTH dataset and the MV-TJU dataset show that our local action attribute based descriptor improve action recognition performance.
In this paper, a modified cross search algorithm for fast block matching motion estimation is proposed. Various Motion Estimation (ME) algorithms have been proposed since ME requires large computational complexity. The proposed algorithm employs Modified Cross Search Pattern (MCSP) to search the motion vector. Efficient compression can be achieved since Modified Cross Search Algorithm (MCSA) simplifies the search pattern to reduce the computational complexity. The experimental results show that proposed algorithm reduces the search points up to 29% compared to conventional methods.
MPEG-2, MPEG-4와 같은 기존의 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용한다. 그러나 KTA 참조 소프트웨어에서는 움직임 벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 선택하여 사용할 수 있는 기능을 지원한다. 그러나 선택된 하나의 움직임 벡터 해상도를 슬라이스 전체에 일괄적으로 적용하기 때문에 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐색 구간에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정하는 방법을 제안한다. 움직임 벡터의 탐색 영역을 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로부터 떨어진 거리에 따라 다수개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 대하여 하나의 움직임 벡터 해상도를 할당하여 움직임 예측에 적용한다. 따라서 제안하는 방법의 부호화 효율은 각 구간을 분할하는 Threshold와 움직임 벡터를 부호화하는 엔트로피 코딩 방법에 영향을 받는다. HEVC의 참조 소프트웨어인 HM3.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에 B picture를 적용한 경우는 약 0.6%, P picture를 적용한 경우에서는 약 2.7%의 평균 발생 비트량 감소를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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