본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.
본 논문에서 실시간 비디오 스트림을 효율적으로 전송하기 위한 적응형 부하 조정 기법이 제시된다. 모바일 환경에서 비디오 요청을 하는 클라이언트의 재생 버퍼 수준은 일시적으로 높아지거나 낮아질 수 있다. 제시된 기법은 버퍼 수준이 낮은 클라이언트의 비디오 요청을 먼저 서비스하기 위하여 더 많은 통신망 대역폭을 할당하게 된다. 즉 분산 모바일 시스템에서 재생 버퍼 수준에 따라 통신망 대역폭의 양이 동적으로 할당된다. 제시된 부하 조정 기법은 비디오 재생시 서비스 품질과 실시간적 성능 향상을 위하여 재생시간 전까지 클라이언트에게 성공적으로 전송되는 프레임의 수를 최대화한다. 또한 재생 상황을 더욱 적합하게 유지함으로써 모든 클라이언트들에게 공평한 서비스가 제공될 수 있다. 제시된 부하 조정 기법의 성능은 시뮬레이션을 통하여 다른 정적 부하 조정 기법과 비교 분석되었으며 종료시한내에 성공적으로 전송되는 프레임의 비율이 더 높은 것으로 나타났다.
네트워크 인프라의 성장과 디지털 영상압축 기술의 발달로 네트워크 카메라 서버를 이용한 실시간 영상감시 시스템의 수요가 증가함에 따라 가정이나 소규모 사무실에 적합한 실용화 수준의 보안 시스템에 대한 요구도 함께 증대되고 있다. 기존의 CCTV를 이용한 실시간 영상감시에 비해 네트워크 카메라 서버를 이용한 영상감시는 많은 이점이 있다. 본 논문에선 실시간 영상감시 시스템의 핵심 모듈로서 JPEG 영상의 수집과 전달을 담당하는 JPEG Streamer의 모델을 설계, 구현하며 JPEG Streamer의 안정성과 효율성을 위해서 쓰레드 풀과 공유메모리를 사용하고 실시간 영상의 품질을 높이기 위해서 더블버퍼링의 개념도 도입하였다. 또한 제시된 Streamer의 모델을 이용하여 개인 휴대단말기(PDA)로 무선 인터넷을 통해 실시간 영상을 전송하는 무선 영상 감시시스템을 제시한다.
컨텐츠 및 프라이버시 보호는 최근 보급되기 시작한 네트워크 기반 비디오 감시 시스템의 주요한 이슈가 되고 있다. 특히, 배터리로 동작하는 임베디드 시스템 기반의 비디오 센서가 압축 및 암호화 과정을 실시간으로 처리해야 하는 환경에서 실시간 요구사항과 에너지 효율성을 동시에 만족시키는 것은 쉽지 않은 문제이다. 본 논문에서는 비디오 감시 데이터를 압축 및 암호화하는 멀티코어 기반 솔루션을 제안하고, 제안 방법의 효율성을 실시간 처리와 에너지 소비 관점에서 평가한다. MPEG2/AES를 이용한 실험 결과, 실시간을 만족하는 범위 내에서 멀티코어 기반의 제안 방법이 통상적인 싱글코어 기반의 방법에 비하여 최대 30배까지 에너지 효율성을 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 동영상 오버레이 멀티캐스트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실시간 동영상 전송에 적합한 오버레이 멀티캐스트 트리 구성 알고리즘과 H.263+ 부호화율 제어 알고리즘을 고려한다. 오버레이 멀티캐스트 트리는 멀티캐스트 구성원들 간의 평균 시간 지연을 최소화하도록 구성하고, H.263+ 부호화율 제어 알고리즘은 시각적 성능을 향상시키기 위해 공간적, 시각적 품질을 동시에 제어한다. 두 가지 알고리즘은 유기적으로 결합하여 실제 인터넷상에서 효과적인 동영상 오버레이 멀티캐스트 시스템을 구성한다.
얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제12권3호
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pp.171-190
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2008
With growing applications of wireless video streaming, an efficient video traffic model featuring modern high-compression techniques is more desirable than ever, because the wireless channel bandwidths are ever limited and time-varying. We propose a modeling and analysis method for video traffic by a class of stochastic processes, which we call '$GEO^Y/G/{\infty}$ input processes'. We model video traffic by $GEO^Y/G/{\infty}$ input process with gamma-distributed batch sizes Y and Weibull-like autocorrelation function. Using four real-encoded, full-length video traces including action movies, a drama, and an animation, we evaluate our modeling performance against existing model, transformed-M/G/${\infty}$ input process, which is one of most recently proposed video modeling methods in the literature. Our proposed $GEO^Y/G/{\infty}$ model is observed to consistently provide conservative performance predictions, in terms of packet loss ratio, within acceptable error at various traffic loads of interest in practical multimedia streaming systems, while the existing transformed-M/G/${\infty}$ fails. For real-time implementation of our model, we analyze G/D/1/K queueing systems with $GEO^Y/G/{\infty}$ input process to upper estimate the packet loss probabilities.
본 논문에서는 패킷 손실 채널로의 전송을 위한 비디오 부호기의 소스/채널 부호화율 통합 제어 방식을 제안한다. 비디오 전송 시스템의 지연 제약에 따른 소스 부호화율 상한을 구하고, 부호화되거나 스킵된 화면에 대한 소스 왜곡과 패킷 손실에 의한 채널 왜곡을 기반으로 일정 부호화 구간에 대한 평균 왜곡을 정의한다. 주어진 채널률과 패킷 손실률에 대해 비디오 부호화 계수와 FEC 블록 크기를 제어계수로 하는 평균 왜곡 최소화 문제를 정의하고, 실시간 해결 알고리즘을 제안한다. 모의실험에서 제안방식은 40% 이하의 패킷 손실률과 30 프레임 이상의 인트라 매크로블럭 갱신률에서 TMN8에 비해 PSNR과 주관적 화질에서 우수한 성능을 보였다.
Network-based real-time multimedia applications require guaranteed performances of communication service. Also according to increased bandwidth and processing performance in the future high speed networks, it is possible to make multimedia real-time applications such as distributed real-time applications including video conference, medical imaging, and video education. These applications have characteristics of stringent performance requirements in terms of delay, delay jitter and maximum loss rate. This paper proposes a new delay control for Broadband networks with FCFS queueing. The delay control provides an alternative solution to a current problem in real-time communication; traffic distortion, which makes it difficult to meet such real-time requirements. In simulations, it shows that the proposed delay control can guarantee local and end-to-end delay.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트 단말기를 이용하여 실시간 영상전송시스템을 구현하였다. 스마트 단말기에 내장된 카메라를 통해 획득한 영상 이미지를 프레임 단위로 서버를 통해 원격지의 안드로이드 단말로 전송하도록 하였으며, 실제 3G 이동통신망을 통해 전송한 결과 초당 16프레임까지의 영상을 끊김 없이 전송함을 확인하였다. 이를 활용할 경우 별도의 고가 카메라를 구비하지 않고도 스마트 단말기의 내장 카메라만으로 실시간 방송이나 영상 채팅 등에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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