This paper presents structure optimization of a feedforward neural netowrk controller using the genetic algorithm. It is important to design the neural network with minimum structure for fast response and learning. To minimize the structure of the feedforward neural network, a genralization of multilayer neural netowrks, the genetic algorithm uses binary coding for the structure and floating-point coding for weights. Local search with an on-line learnign algorithm enhances the search performance and reduce the time for global search of the genetic algorithm. The relative fitness defined as the multiplication of the error and node functions prevents from premature convergence. The feedforward neural controller of smaller size outperformed conventional multilayer perceptron network controller.
In this paper, we propose a fast partial distortion algorithm using normalized dithering matching scan to get uniform distribution of partial distortion which can reduce only unnecessary computation significantly. Our algorithm is based on normalized dithering order matching scan and calibration of threshold error using LOG value for each sub-block continuously for efficient elimination of unlike candidate blocks while keeping the same prediction quality compared with the full search algorithm. Our algorithm reduces about 60% of computations for block matching error compared with conventional PDE (partial distortion elimination) algorithm without any prediction quality, and our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.
The three-step search (TSS) algorithm for block motion estimation has been widely used in real-time video coding due to the simplicity of the algorithm significant reduction of computationl cost and good performance. In this paper an improved three-step search (ITS) algorithm is proposed to improve the performance of the TSS algorithm. Simulation results show that in terms of motion compensation errors the proposed ITSS outperforms some popular fast search algorithms while it has the lower computational complexity.
H.264/AVC 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위해 각 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하는 율-왜곡 최적화 기법을 사용한다. 율-왜곡 최적화 기법은 기존의 비디오 압축 표준보다 부호화 효율을 향상시키지만 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하기 위해서 전체 모드에 대해 율-왜곡 최적화 과정을 수행해야하므로 부호화기의 복잡도가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도 감소를 위해서 방향성 기울기를 이용한 고속 화면내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2-경로 구조로 구성되었다. 첫 번째 경로는 방향성 기울기를 계산하여 제안된 예측 모드 결정 방법에 따라 $16{\times}16$ 화면내 예측 모드를 결정한다. 두 번째 경로는 $4{\times}4$ 화면내 예측의 최적 모드를 결정한다. $4{\times}4$ 화면내 예측에서 지원하는 9가지 예측 모드 중 3가지 예측 모드에 RDO 과정이 수행된다. 각 경로에서 결정된 두 가지 모드의 비용을 비교하여 최적 모드를 결정한다. 모의실험을 통해 제안 방식이 참조 소프트웨어와 비교하여 무시할 수 있는 화질 손실과 평균적으로 77%의 계산량을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
Semantic video object extraction is important for tracking meaningful objects in video and object-based video coding. We propose a fast semiautomatic video object extraction algorithm which combines a watershed segmentation schemes and chamfer distance transform. Initial object boundaries in the first frame are defined by a human before the tracking, and fast video object tracking can be achieved by tracking only motion-detected regions in a video frame. Experimental results shows that the boundaries of tracking video object arc close to real video object boundaries and the proposed algorithm is promising in terms of speed.
H.264/AVC의 인터 부호화 기술은, 정교한 움직임 보상 부호화를 위해 다양한 블록 크기의 7가지 모드를, 그리고 인트라 부호화 기술은 2가지의 블록부호화 모드를 사용한다. 이러한 정교한 부호화 기술은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공 하지만 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용할 경우, 많은 계산량을 요구하므로 연산량이 제한된 장치에서는 실시간 구현에 문제점이 발생한다. 따라서 H.264/AVC 부호화 표준의 실시간 구현을 위해서 계산 복잡도를 줄이는 고속 모드 결정법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 LBHM(Large Block History Map)을 이용한 블록 크기 활동도 기반 고속 모드 결정 기법은 발생 확률이 낮은 $P8\times8$ 모드를 조기에 생략하여, 부호화 효율의 감소는 최소화 시키면서 H.264/AVC의 전체 부호화 시간을 평균 53% 감소시켰으며, H.264/AVC 참조 모델의 조기 SKIP 모드와 같이 사용할 경우, 전체 부호화 시간을 평균 63% 이상 감소시켰다.
H.264/AVC 부호기에서 각 모드 결정에 사용되는 방법인 율-왜곡 최적화(RDO(Rate-distortion optimization))는 부호기의 높은 성능 향상을 보이지만 많은 계산량을 요구하는 문제점을 가진다. 이러한 계산량을 줄이기 위해 원본 영상의 각 블록에 DCT(Discrete Cosine Transform) 계수 분포를 통해 각 블록의 방향성을 예측하여 부호기의 RDO 수행에 참여하는 후보 모드 수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264/AVC에 부호화 방법에 비해 적은 PSNR 손실 및 비트의 증가에도 불구하고 평균 68.40%의 부호기 속도 향상을 가진다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인별로 순차적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이블릿 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송 시 대역별 영상의 우선순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
본 논문에서는 서브블룩 부분 계수 적응 제거를 통한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 초기 절대 오차의 합과 현재까지의 최소 SAD의 관계를 이용하여 각 서브블록별 임계치를 적응적으로 예측하며, 예측된 엄계치를 이용하여 기존의 부분 에러 제거(PDE: partial distortion elimination) 방법에서의 불필요한 계산을 효율적으로 줄인다.제안한 알고리즘은 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, 기존의 다른 고속 움직임 예측 알고리즘에 적용하여 불필요한 계산량을 효율적으로 줄일 수 있음올 보인다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Lee Moon-Ho;Zhang Xiao-Dong;Pokhrel Subash Shree;Choe Chang-Hui;Hwang Gi-Yean
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권4호
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pp.244-252
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2006
A block Jacket transform and. its block inverse Jacket transformn have recently been reported in the paper 'Fast block inverse Jacket transform'. But the multiplication of the block Jacket transform and the corresponding block inverse Jacket transform is not equal to the identity transform, which does not conform to the mathematical rule. In this paper, new binary block Jacket transforms and the corresponding binary block inverse Jacket transforms of orders $N=2^k,\;3^k\;and\;5^k$ for integer values k are proposed and the mathematical proofs are also presented. With the aid of the Kronecker product of the lower order Jacket matrix and the identity matrix, the fast algorithms for realizing these transforms are obtained. Due to the simple inverse, fast algorithm and prime based $P^k$ order of proposed binary block inverse Jacket transform, it can be applied in communications such as space time block code design, signal processing, LDPC coding and information theory. Application of circular permutation matrix(CPM) binary low density quasi block Jacket matrix is also introduced in this paper which is useful in coding theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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