KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권1호
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pp.84-95
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2009
The ubiquitous smart home is the home of the future, which exploits context information from both the human and the home environment, providing an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. In this paper, we present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. The system uses four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the architecture of the real-time human tracker, and proposes an algorithm for predicting human location and motion. To detect human location, three kinds of images are used: $IMAGE_1$ - empty room image, $IMAGE_2$ - image of furniture and home appliances, $IMAGE_3$ - image of $IMAGE_2$ and the human. The real-time human tracker decides which specific furniture or home appliance the human is associated with, via analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine (SVM). The performance experiment of the human's location, which uses three images, lasted an average of 0.037 seconds. The SVM feature of human motion recognition is decided from the pixel number by the array line of the moving object. We evaluated each motion 1,000 times. The average accuracy of all types of motion was 86.5%.
본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.
This paper describes the speed-sensorless vector control system of a three-phase induction motor using sliding mode flux/speed observer. The sliding mode observer estimates the rotor speed. The error between the actual and observed currents converges to zero which guarantees the accuracy of the flux observer. The convergence of nonlinear time-varying observer along with the asymptotic stability of the controller was analyzed. To define the control action which maintains the motion on the sliding manifold, an "equivalent control" concept was used. It was simulated and implemented on a sensorless indirect vector drive for 750[W] three-phase induction motor. The simulation and experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed estimation method.
기존의 프레임율 증가 변환 알고리즘의 경우 움직임 추정을 위해 정방형의 블록을 사용하며, 임의의 형태를 갖는 물체의 경계를 정확하게 구분할 수 없어 정확한 움직임 벡터를 찾는데 한계가 있었다. 이에 반해 제안하는 비정방형 블록 분할 알고리즘은 텍스처 정보를 이용하여 블록을 두 개의 비정방형 블록으로 분할하여 실제 물체의 경계를 찾는데 적합하다. 또한 주변 블록의 분할 방법에 따라 선택적으로 움직임 벡터를 참조하는 알고리즘을 제안함으로써, 아웃라이어(Outlier)를 방지하고 실제 움직임 벡터를 찾는데 탁월한 성능을 보인다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존대비 평균 20-40%의 연산량으로 최대 2.03dB 높은 PSNR 성능을 보이는 것을 확인하였으며, SSIM 비교에서는 최대 0.0214의 향상을 확인하였다.
부호화된 동영상 데이터를 전송할 때 발생하는 전송 채널상의 에러로 손실된 정보는 수신측의 복호화 된 영상의 화질을 크게 열화 시킨다. 특히 움직임 벡터나 매크로 블록 모드 정보와 같이 중요도가 높은 정보가 손실될 경우, 에러로 인한 이러한 화질 저하는 더욱 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 에러 강인 기술의 하나로, 압축동영상 정보의 중요도에 따라 정보를 분할하여 중요도가 높은 정보를 더욱 강하게 보호할 수 있는 데이터 분할 기술이 제안되었다. 그러나 실제 채널 망의 경우 전송 데이터의 서로 다른 중요도를 지원할 수 있도록 하기 위해 일반적으로는 중요한 정보의 경우 동일 패킷을 여러 번 보내는 방식으로 UEP 효과를 얻도록 한다. 본 논문은 이러한 전송환경 하에 동일한 패킷을 중복 전송하는 종래의 기법에 비해 전송 데이터 량을 감소시키면서도 전송 데이터 량 대비 화질을 증가시키기 위하여, H.264/AVC 표준의 데이터 분할 기술에 다중 표현 부호화 기술을 적용하여 데이터 분할 기술의 성능을 향상시키는 새로운 부호화와 복호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 데이터 분할된 H.264/AVC 표준의 움직임 벡터 정보를 효율적으로 다중 표현 부호화하고 독립적인 패킷으로 분할 전송함으로써 전송 에러에 의해 일부의 패킷을 손실하더라도 올바르게 전송된 패킷만으로 유사한 움직임 벡터 정보를 추정함으로써 에러 은닉 기술의 성능을 향상시키고 채널 에러의 영향을 최소화시킨다. 또한 제안된 다중표현 정합 알고리즘을 사용하여 움직임 벡터의 추정정확도를 향상시켜 복원영상의 화질을 개선한다.
LR 영상을 이용하는 HR 영상 재구성에서 추정된 움직임 벡터의 오류는 재구성된 영상의 화질을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 움직임 추정과 HR 영상의 추정을 동시에 하는 방법들이 제안되었으나, 블록 정합법과 같은 간단한 방법을 사용하는 경우 추정된 움직임 벡터에는 여전히 오류가 발생한다. 본 논문에서는 정규화된 움직임 추정과 POCS를 이용한 HR 영상 재구성을 동시에 하는 IBR 재구성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 어느 한 화소의 움직임 벡터가 이웃의 움직임 벡터들과 연관성이 있음을 이용하여 블록 정합법에 정규화를 적용하여 움직임 추정이 이루어진다. 제안된 방법을 사용한 실험 결과 종래의 방법에 비하여 움직임 추정이 개선되었으며 이에 따라서 재구성된 고해상도 영상의 화질과 PSNR이 현저히 개선되었다.
In this paper, a video coding method in wavelet transformed multi-resolution image using variable block sized motion estimation and multi-codebook is proposed. In the propoed method, the accuracy of motion estimation is increased by using variable block matching algorithm based on edge type of blocks which estimation is increased by using variable block matching algoritm based on edge type of blocks which is classified accoridng to the magnitude of wavelet coefficients in vertical subband and horizontal subband of the highest layer. Also, we increased the flexibility of bit allocation and decreased vector quantization error for motion compensated error transmission by using importance of each subband. Some experimental results confirm that he proposed mothod has fine reconstructed images without blocking effect at low bit rate, and especially reconstructs edges well to which human eyes are sensitive.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.297-301
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2005
In this paper, we propose a method to estimate camera motion parameter based on invariant point features. Typically, feature information of image has drawbacks, it is variable to camera viewpoint, and therefore information quantity increases after time. The LM(Levenberg-Marquardt) method using nonlinear minimum square evaluation for camera extrinsic parameter estimation also has a weak point, which has different iteration number for approaching the minimal point according to the initial values and convergence time increases if the process run into a local minimum. In order to complement these shortfalls, we, first propose constructing feature models using invariant vector of geometry. Secondly, we propose a two-stage calculation method to improve accuracy and convergence by using homography and LM method. In the experiment, we compare and analyze the proposed method with existing method to demonstrate the superiority of the proposed algorithms.
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.
본 논문에서는 움직임 추정 기법을 적응적으로 사용하는 프레임율 증강 기법인 AME-FRUC (Adaptive Motion Estimation Frame Rate Up-Conversion)을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 움직임이 적은 영역에서 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation)을 활용하고, 움직임 벡터 정보를 활용하여 관심영역을 결정한다. 관심 영역에서는 제안하는 텍스쳐 정보에 기반한 블록 분할을 활용한 단방향 움직임 추정을 수행하도록 하여 정확도를 높였다. 최종적으로 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)기법을 움직임 추정 방법에 따라 적용하고 보간 하여 중간 프레임을 생성 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 FRUC 알고리즘에 비해 최대 68% 적은 SAD 연산으로 3dB 높은 PSNR 성능과 0.07 더 높은 SSIM 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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