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비 반복적 에너지 최소화를 통한 빠른 움직임 예측 알고리즘
최두섭(Dooseop Choi),최혁(Hyuk Choi),송원석(Wonseok Song),김태정(Taejeong Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.12
본 논문은 에너지 최소화 기법에 기반 하는 빠른 움직임 벡터장 예측 방법을 제안한다. 비디오 프레임의 실제 움직임 벡터장은 제안하는 에너지 함수를 최소화함으로써 예측되며 이 때 에너지 함수는 블록 정합 오류와 움직임 벡터장 내 벡터들의 유사도를 평가하는 smoothness constraint로 구성된다. 제안하는 smoothness constraint는, 움직임 벡터장의 움직임 경계를 보존하기 위하여, 가운데 블록의 블록정합 오류를 최소화 하는 이웃 움직임 벡터가 가운데 블록의 움직임 벡터 예측에 많은 영향을 미치도록 설계되었다. 블록 정합 오류와 smoothness constraint의 균형을 유지하는 가중치 인자는 목표 블록의 이미지 특징을 반영하도록 설계되어 질감이 매우 적거나 혹은 질감이 반복되는 영역에 있는 블록의 실제 움직임 벡터를 효율적으로 예측할 수 있도록 하였다. 한편 에너지 함수의 최소화는 계산량을 획기적으로 줄이기 위하여 인과 문제의 해결 및 vector median filter의 이용을 통하여 비 반복적으로 이루어진다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 더욱 적은 계산량으로 최신 움직임 예측 알고리즘과 비교할만한 성능을 나타냄을 보여주고 있다. In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm based on energy minimization framework. The true motion vector field (MVF) of a video frame is estimated by minimizing the energy function, which is defined as the weighted sum of the block-matching errors and the irregularity measure of the motion vector field (MVF), called smoothness constraint. The smoothness constraint proposed in this paper is designed such that the motion vector (MV) of the center block is mainly affected by the neighboring MVs that minimize block-matching errors of the center block in order to preserve motion boundaries. The weight factor, which trades off the block-matching errors and the smoothness constraint, is adaptively determined depending on the image characteristic of the target block so the true MV of the block with low textures or in periodic patterned areas is correctly estimated through the energy minimization. The minimization of the energy function, on the other hand, is done in a non-iterative manner by solving causality problem and exploiting vector median filter in order to drastically reduce computational complexity. Experimental results show that the proposed algorithm shows comparable performance to the state-of-the-art motion estimation algorithms at lower computational complexity.
프레임 율 변환을 위한 새로운 비용함수를 사용한 움직임 추정 기법
이하니 ( Hanee Lee ),최두섭 ( Dooseop Choi ),위성현 ( Seounghyun Wee ),김태정 ( Taejeong Kim ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF) 을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
김남진 ( Namjin Kim ),최두섭 ( Dooseop Choi ),송원석 ( Wonseok Song ),최혁 ( Hyuk Choi ),김태정 ( Taejeong Kim ) 한국인터넷정보학회 2010 인터넷정보학회논문지 Vol.11 No.5
본 논문은 변환키 비대칭 워터마킹 시스템의 강인성을 분석하고 이에 대한 개선을 제안한다. 먼저 비대칭 워터마킹 시스템의 공개 검출을 불가능하게 하는 빼기공격의 상황을 가정하고 변환키 비대칭 워터마킹 시스템의 검출성능에 대한 척도를 제안한다. 다음으로 빼기공격에 강인하기 위하여 변환키 비대칭 워터마킹 시스템이 갖추어야 할 최적의 조건을 분석한다. 또한 변환키 비대칭 워터마킹 시스템 전체의 검출 성능을 개선하기 위하여 새로운 비공개 검출 방법을 제안한다. 제안하는 개선된 방식은 빼기공격 뿐만이 아니라 Wu의 공격에도 강인함을 보인다. In this paper, we analyze the robustness of transformed-key asymmetric watermarking system and show its improvement by proposing a new detection method. Based on the assumption that the transformed-key asymmetric watermarking system is under the threat of subtraction attack, we first propose the criterion for the detection performance of the watermarking system and analyze the optimum condition on the system. Next, a new detection method is proposed to improve the detection performance of the system based on the criterion. The proposed improvement makes the system robust to not only subtraction attack but also Wu`s attack.
자율주행 차량의 인식 및 판단시스템을 위한 학습용 데이터셋 수집
김주영(Jooyoung Kim),조용우(Yongwoo Jo),최두섭(Dooseop Choi),민경욱(Kyoung-Wook Min),최정단(Jeong Dan Choi) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
During the last decade the autonomous driving technology has been increasingly paid attention throughout researchers. An AI (Artificial Intelligence), has been considered as a promising method for the autonomous driving and to develop an AI based system, especially using a DNN (Deep Neural Network), a dataset for training and validating the neural network is essential. For this reason, we develop a data capturing system for perception and planning system of an autonomous vehicle, collect rich data throughout Daejeon metropolitan city, sample and label it to build a dataset. The details of the capturing system and the dataset are introduced in this paper.