최근 가상광고는 비용의 절감 및 적용의 편의성으로 인하여 TV시장에서 중요한 관심 영역으로 자리 잡고 있다. 방송에 가상광고를 삽입하는 방법으로는 촬영현장에 장비와 기술진을 파견해 방송사의 제작 장비와 연동하여 이미지를 삽입하는 업링크(Uplink)기법과 영상처리 기법을 활용하여 중계 영상에 자동적으로 가상이미지를 삽입하는 다운스트리밍(Down streaming)기법이 있다. 최근에는 자동적인 가상광고 삽입을 위한 영상 처리 기술이 가상광고 영역에서 중요한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 따라서 본 논문에서는 스포츠 영상 내에서 자동적으로 가상광고를 삽입하기 위해 영상처리 기법을 활용하여 저정보영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 허프(Hough)변환을 이용한 사각형 검출과 검출된 사각형영역에 대한 색 히스토그램 분포의 분석을 통해 저정보영역을 추출한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간 미디어의 공유 시, 정보단말들의 성능 편차로 인해, 종단 사용자 간에 전송 미디어의 품질 요구사항에 대한 갈등이 발생할 수 있다. 이러한 문제 해결을 위해 네트워크 또는 응용 측면에서 미디어 스트리밍의 QoS 보장 기법에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 높은 개발 비용 및 시스템 복잡도 등 각종 요인으로 인해 보급화에 난항을 겪고 있는 실정이다. 본 논문에서는 미디어 서비스 수준에서, 사용자별 요구사항에 맞도록 서비스들 간의 영상분배 그룹을 형성하여 향상된 미디어 품질을 제공하는 협상 방법을 제안한다. 이를 위해 동일한 시야를 전송하는 영상 서비스들을 하나의 집합으로 만든 후, 사용자별 품질 요구사항의 손해를 최소화하기 위하여 영상 제공자와 영상 수신자간의 적절한 대응관계를 도출하는 알고리즘을 제안한다. 결과적으로 사용자들은 개별적인 요구사항에 부합하는 수준의 영상 서비스를 이용할 수 있게 되어, 미디어 품질 측면에서 향상된 서비스를 기대할 수 있다.
트리밍 미디어와 압축 기술의 발전과 인터넷 사용의 확대로 디지털 음악, 비디오, 영상은 인터넷을 이용하여 사용자에게 순간적으로 배포되어질 수 있다. 하지만, 대부분 기존의 디지털 저작권의 관리는 안전하지 못하고 실시간적인 멀티미디어 응용에 의해 야기되는 데이터의 방대한 양의 처리를 빠르게 수행하지 못한다. Scalable video codec (SVC) 은 변화하는 네트워크 대역과 다양한 어플리케이션 목적에 적응 가능한 Spatial, Temporal, SNR 스케일러빌러티를 제공한다. 한편, 많은 멀티미디어 서비스에서 보안성은 인증받지 않은 사용자의 컨텐츠 접근과 분배를 제한하는 중요한 요소이다. 따라서 MPEG4-SVC에 적합한 새로운 암호화 시스템의 구현은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 MPEG4-SVC의 스케일러빌러티 특성을 그대로 유지시켜주는 스케일러블 암호화 기술을 제안한다. 기본 레이어에는 선택적 암호화 기법을 적용하여 암호화하고 확장 레이어에는 다양한 Motion Vector Scrambling(MVS)과 인트라 모드 암호화 방법을 적용하였다. 복호화 단계에서는 각 암호화된 레이어마다 다른 암호화 키로 접근이 가능하다. 실험 결과에서 제안된 기술은 암호화 속도가 빠르고 에러에 강한 특성과 추가되는 비트스트림의 크기가 아주 적은 장점이 있다.
움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
동영상에서 유해정보를 판별하기 위해서는 대표프레임을 효율적으로 선정 할 수 있어야 한다. 기존의 대표프레임 선정 기법은 대부분이 장면전환을 중심으로 이루어진다. 이러한 기법 은 연속된 변화특성을 가지는 유해 동영상의 경우에는 불필요한 대표프레임으로 인해 전체적인 판별효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 판별시스템의 입력이 되는 대표프레임을 프레 임간 변화특성을 이용하여 선정하는 기법을 제안한다. 이 기법의 실험을 위해서 기존의 판별시스템에 제안된 기법으로 선정된 대표프레임을 투입한 경우에 90% 이상이 유해하다고 판별하여 입력의 적합성이 입증되었으며, 선정된 대표프레임의 수도 I-프레임 비 해 68%의 감소율을 보여 시간적 효율성도 입증되었다. 그러므로 본 기법은 효율적인 유해성 판별시스템을 가능하게 하여, 건전한 동영상 정보의 유통에 효과적으로 기여할 수 있다.
본 논문에서는 MZR 디스크의 특성과 VOD에서 사용자들의 접근 편기성을 고려한 비디오 블록의 효율적 배치방법을 제안한다. 또 제안된 방법에 대하여 VOD 서버의 모델링과 모의실험을 통하여 성능을 평가하였다. 기본적인 방법은 인기도에 따라 Zipf 분포를 고려하여 MZR 디스크상에 선형배치나 편기된 휴리스틱(SH) 방법으로 배치시키는 것이다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해서, 2 대의 디스크를 설치한 워크스테이션에서 다양한 편기요인 하에서의 성능을 실험하였다. 실험결과 여기에서 제시한 방법이 임의배치 방법보다 좋은 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다. 디스크 그룹으로 배치방법을 확장하기 위하여 동시에 지원 가능한 최대 사용자 수와 사용자당 필요한 버퍼의 크기를 분석하였다. 제안된 방법의 수행력에 관련한 변수로는 디스크헤드 스케쥴링 방법, 배치방법, 스트라이핑 단위 등을 고려하였으며 실험결과 본 논문에서 제시한 방법이 효율적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-1을 MPEG-4 심플 프로파일로 변환 부호화할 때 화면내 부호화를 위한 효율적인 재양자화 기법에 대해 제안한다. MPEG-1의 화면내 부호화 블록의 양자화는 양자화 가중 행렬을 사용하는 반면, MPEG-4 심플 프로파일은 양자화 가중 행렬을 사용하지 않는다. 그 결과 두 부호화 방식의 양자화에 사용되는 양자화 파라미터가 동일하더라도 양자화 계단 크기가 서로 달라지기 때문에 변환 부호화된 MPEG-4 영상의 화질이 심하게 열화 된다. 이 문제를 해결하기 위해 변환 부호기에서 양자화 오차를 최소화하는 재생레벨을 결정하는 방식을 제안하며, 이 방식의 적용을 위해 변환부호기에서 MPEG-1 시퀸스의 DCT 계수에 대한 확률밀도함수를 추정하는 방법을 제시한다. 실험결과에 의하면 제안된 방식을 적용할 경우 기존의 방식에 비해 PSNR 측면에서 $0.3{\sim}0.6dB$ 정도의 개선이 있으며, 동시에 발생 비트량을 $5{\sim}7%$ 정도 줄일 수 있다.
본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
스마트기기와 같은 카메라를 내장한 멀티미디어 기기의 발달과 함께 그 기기로부터 얻어지는 영상관련 멀티미디어 데이터(이미지, 동영상)를 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 이미지 데이터를 다루고 있으며 이미지들은 화소라고 하는 디지털 센서로부터 얻어지는 색상정보들의 집합으로 정의될 수 있다. 이미지에는 색, 조명, 객체 등 다양한 인지 정보가 들어있으며 이러한 정보들을 추출하거나 가공하기위해서는 색의 구성을 명확히 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 정보와 함께 영상처리 연구들의 결과물을 효과적으로 표현할 수 있는 3차원 정보시각화 방법을 소개한다. 본 연구는 영상관련 멀티미디어 데이터의 특징은 물론 그로부터 나오는 다양한 분석 데이터들의 특징정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화하여 연구자들에게 영상 정보를 보다 명확하고 효과적으로 전달할 수 있도록 하였다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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