KR101776910B1 - 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템 - Google Patents

화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 영상 데이터 인식 속도를 향상시킬 수 있고, 이를 통해, 영상 데이터로부터 정보를 시각적으로 분석하고 추적하는 시간을 단축시킬 수 있는 영상 처리 시스템에 관한 것이다.
이를 위해, 본 발명은, 입력되는 영상 데이터에 대해 영상 인식 알고리즘을 동작시켜 상기 영상 데이터로부터 복원 영상을 생성하되, 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않아도 되는 영상 데이터를 선별하는 영상 인식부 및 상기 영상 인식부로부터 전달되는 상기 복원 영상 및 상기 영상 인식부에서 선별되어 상기 영상 인식 알고리즘을 거치지 않고 전달되는 상기 영상 데이터를 시각적으로 분석하여 정보를 추출하는 영상 분석부를 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템을 제공한다.

Description

화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템{SYSTEM OF PROCESSING VIDEO DATA IMPROVING IMAGE RECOGNITION SPEED BY OMITTING IMAGES}
본 발명은 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 영상 데이터 인식 속도를 향상시킬 수 있고, 이를 통해, 영상 데이터로부터 정보를 시각적으로 분석하고 추적하는 시간을 단축시킬 수 있는 영상 처리 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 스마트 폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터가 급격히 증가되고 있다. 이에 따라, 비정형의 영상 데이터들을 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미 있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구 사항이 증대되고 있다.
영상 데이터 분석 기술은 이러한 다양한 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황 인식을 위한 제반 기술들을 말한다.
하지만, 영상 데이터를 인식하여 분석하고 추적하는 기술은 상당한 계산량을 요구하는 알고리즘이기 때문에, 즉, 복잡도가 높아서 영상 데이터의 크기가 커질수록 연산 장치에 상당한 부하를 주게 된다. 이에 따라, 크기가 커진 영상 데이터를 분석하는 시간이 점점 오래 걸리게 된다. 따라서, 영상 정보 분석 시간을 줄일 수 있는 방법이 꾸준히 요구되고 있는 실정이다.
한편, 최근 몇 년 사이 테러 등으로 인해 보안에 대한 인식이 강화되면서 영상 보안 시장이 지속적으로 성장하고 있으며, 이에 따라, 지능형 영상 처리에 대한 요구도 증가하고 있는 추세에 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-0209133호(1999.04.20.)
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 영상 데이터 인식 속도를 향상시킬 수 있고, 이를 통해, 영상 데이터로부터 정보를 시각적으로 분석하고 추적하는 시간을 단축시킬 수 있는 영상 처리 시스템을 제공하는 것이다.
이를 위해, 본 발명은, 입력되는 영상 데이터에 대해 영상 인식 알고리즘을 동작시켜 상기 영상 데이터로부터 복원 영상을 생성하되, 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않아도 되는 영상 데이터를 선별하는 영상 인식부 및 상기 영상 인식부로부터 전달되는 상기 복원 영상 및 상기 영상 인식부에서 선별되어 상기 영상 인식 알고리즘을 거치지 않고 전달되는 상기 영상 데이터를 시각적으로 분석하여 정보를 추출하는 영상 분석부를 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템을 제공한다.
여기서, 상기 영상 인식부는 상기 입력되는 영상 데이터를 영상 프레임 별로 비교하되, 시간을 기준으로, 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임과 비교하여 영상에 변화가 없는 경우 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않고, 영상에 변화가 있는 경우에만 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시킬 수 있다.
이때, 상기 영상 인식부는, 상기 입력되는 영상 데이터를 가변 길이 디코딩하여, 움직임 벡터, 양자화 값, DCT 계수로 분리하는 가변 길이 디코딩부; 상기 가변 길이 디코딩부로부터 출력되는 상기 DCT 계수를 상기 양자화 값에 따라 역양자화하는 역양자화부; 상기 역양자화부에 의해 역양자화된 상기 DCT 계수를 역변환하여 차분치 영상을 얻는 역변환부 및 상기 움직임 벡터와 이전의 영상 데이터를 이용하여 현재 영상 데이터에 대한 움직임 보상을 수행하여 예측 영상을 생성하는 움직임 보상부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 인식부는 현재의 영상 데이터에 대한 예측 영상을 생성하는 인트라 예측부 및 인터 예측부로 이루어진 예측부를 더 포함할 수 있다.
그리고 상기 역변환부로부터 얻은 상기 차분치 영상과 상기 움직임 보상부에서 생성된 예측 영상 또는 상기 역변환부로부터 얻은 상기 차분치 영상과 상기 예측부에서 생성된 예측 영상을 합산하여 복원 영상을 생성하는 가산부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 인식부는 상기 움직임 보상부 및 상기 예측부로 입력되는 신호를 필터링하는 루프 필터를 더 포함할 수 있다.
그리고 상기 영상 인식부는 상기 가변 길이 디코딩부로부터 추출되는 상기 움직임 벡터들 중 벡터 값이 0인 움직임 벡터를 수집하여 상기 영상 분석부로 전달하는 움직임 벡터 수집부를 더 포함할 수 있다.
게다가, 상기 영상 분석부는, 상기 복원 영상의 각 장면을 탐지하는 장면 탐지부; 상기 장면 탐지부로부터 탐지된 상기 장면을 전처리 하는 전처리부; 상기 전처리부에 의해 전처리된 상기 장면으로부터 특징을 추출하는 특징 추출부 및 상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 특징과 기 저장되어 있는 특징을 매칭하는 매칭부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 입력되는 영상 데이터는 압축된 영상 데이터일 수 있다.
이때, 상기 압축된 영상 데이터는 인코더의 영상 압축 알고리즘에 의해 부호화된 영상 데이터일 수 있다.
본 발명에 따르면, 영상 압축 알고리즘에 의해 압축된 영상 데이터가 입력되는 경우, 시간적 예측 값을 이용하여 영상 인식 알고리즘을 적용하지 않아도 될 영상을 선별, 즉, 현재의 영상 프레임, 다시 말해, 현재 화면이 이전 화면과 비교하여 영상의 변화가 없는 경우 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않고, 영상의 변화가 발생하였을 경우에만 영상 인식 알고리즘을 동작시킴으로써, 영상 인식 알고리즘에서의 트래킹(tracking)을 더 효율적으로 할 수 있다.
이를 통해, 본 발명에 따르면, 시스템의 부하를 줄일 수 있고, 나아가, 영상 데이터 인식 속도를 향상시킬 수 있으며, 궁극적으로, 영상 데이터로부터 정보를 시각적으로 분석하고 추적하는 시간을 단축시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 영상 데이터 인식 속도 향상을 통해, 동일 시스템에서 좀 더 향상된 품질의 결과물을 얻을 수 있고, 동일한 품질에 대해 시스템의 리소스를 덜 사용할 수 있어, 제품의 단가를 낮출 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템은 소프트웨어 라이브러리 형태나 완제품에 탑재하는 형식으로 제품화될 수 있는데, 예를 들어, CCTV를 이용한 감시 시스템에서 실시간 추적 모니터링 기능이나 저장된 영상에 대한 사후 분석 작업에 적용될 수 있고, 나아가, 모바일 제품, 예컨대, 스마트 폰의 영상 데이터 처리에도 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템에 입력되는 압축 영상 데이터를 생성하는 인코더를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템의 영상 분석부를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템의 영상 인식부의 영상 인식 알고리즘을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템의 영상 분석부의 영상 분석 알고리즘을 나타낸 순서도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제어하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템에 입력되는 압축 영상 데이터를 생성하는 인코더를 나타낸 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템의 영상 분석부를 나타낸 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 데이터 처리 시스템(100)은 예컨대, 스마트 폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등에 의해 생성 및 수집되는 비정형의 영상 데이터들을 시각적으로 분석하고, 이들 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위한 시스템이다.
일례로, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 데이터 처리 시스템(100)은 CCTV를 이용한 감시 시스템에서 실시간 추적 모니터링 기능이나 촬영 후 저장되어 있는 영상에 대한 사후 분석 작업에 적용될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 데이터 처리 시스템(100)은 스마트 폰의 영상 데이터 처리에도 적용될 수 있다. 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 영상 데이터 처리 시스템(100)은 소프트웨어 라이브러리 형태나 완제품에 탑재하는 형식으로 제품화될 수 있다.
이를 위해, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 데이터 처리 시스템(100)은 영상 인식부(110) 및 영상 분석부(120)를 포함하여 형성된다.
영상 인식부(110)는 입력되는 영상 데이터가 영상의 크기를 줄인 압축된 영상 데이터인 관계로, 입력되는 영상 데이터에 대해 영상 인식 알고리즘을 동작시켜 영상 데이터로부터 복원 영상을 생성하고, 이와 같이 생성된 복원 영상을 영상 분석부(120)로 전달한다.
상기와 같이, 영상 인식부(110)에 입력되는 영상 데이터는 압축된 영상 데이터이다. 예를 들어, 영상 인식부(110)에 입력되는 압축된 영상 데이터는 도 2에 도시한 바와 같은 인코더(10)에 의해 수행되는 영상 압축 알고리즘에 의해 부호화된 영상 데이터일 수 있다.
인코더(10)는 이러한 부호화된 영상 데이터를 생성하기 위해, DCT부(Discrete Cosine Transform)(11), 양자화부(Quantization)(12), 역양자화부(Inverse Quantization; IQ)(13), 역변환부(Inverse Discrete Cosine Transform; IDCT)(14), 프레임 메모리(15), 움직임 추정 및 보상부(Motion Estimation and Compensation; ME/MC)(16) 및 가변 길이 코딩부(Variable Length Coding; VLC)(17)를 포함할 수 있다.
여기서, DCT부(11)는 공간적 상관성을 제거하기 위해 4×4 픽셀 블록 단위로 입력되는 영상 데이터에 대해 DCT 연산을 수행한다. 양자화부(12)는 DCT부(11)에서 얻어진 DCT 계수에 대해 양자화를 수행하여, 몇 개의 대표 값으로 표현함으로써, 고효율 손실 압축을 수행한다.
또한, 역양자화부(13)는 양자화부(12)에서 양자화된 영상 데이터를 역양자화한다. 역변환부(14)는 역양자화부(13)에서 역양자화된 영상 데이터에 대해 IDCT 변환을 수행한다. 프레임 메모리(15)는 역변환부(14)에서 IDCT 변환된 영상 데이터를 프레임 단위로 저장한다.
한편, 움직임 추정 및 보상부(16)는 입력되는 현재 프레임의 영상 데이터와 프레임 메모리부(15)에 저장된 이전 프레임의 영상 데이터를 이용하여 매크로 블록당 움직임 벡터(Motion Vector; MV)를 추정하여 블록정합오차(block matching error)에 해당되는 SAD(sum of absolute difference)를 계산한다. 가변 길이 코딩부(17)는 움직임 추정 및 보상부(16)에서 추정된 움직임 벡터에 따라 DCT 및 양자화 처리된 데이터에서 통계적 중복성을 제거한다.
영상 인식부(110)는 상기와 같은 인코더(10)에 의해 생성된 부호화된 압축 영상 데이터를 수신하고, 이 영상 데이터에 대해 영상 인식 알고리즘을 동작시켜 영상 데이터로부터 복원 영상을 생성하고, 이 복원 영상을 영상 분석부(120)에 전달한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식부(110)는 영상 인식 알고리즘을 적용하지 않아도 되는 영상 데이터를 선별한다. 즉, 영상 인식부(110)는 입력되는 영상 데이터를 영상 프레임 별로 비교한다. 그 다음, 영상 인식부(110)는 시간을 기준으로, 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임과 비교하여, 영상에 별다른 차이가 없는 경우, 즉, 이전 화면과 현재 화면이 차이가 없는 경우, 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않고, 영상 데이터를 그대로 영상 분석부(120)에 전달한다.
반면, 영상 인식부(110)는 입력되는 영상 데이터에서, 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임의 영상과 차이가 있는 경우, 영상 인식 알고리즘을 동작시켜, 영상 데이터로부터 복원 영상을 생성한 후, 이 복원 영상을 영상 분석부(120)에 전달한다.
여기서, 영상 인식부(110)는 가변 길이 디코딩부(Variable Length Decoding; VLD)(111), 역양자화부(IQ)(112), 역변환부(IDCT)(113) 및 움직임 보상부(MC)(114)를 포함하여 형성될 수 있다. 영상 인식부(110)는 이를 통해 영상 인식 알고리즘을 구현하게 된다.
가변 길이 디코딩부(111)는 입력되는 영상 데이터를 가변 길이 디코딩(복화화)한다. 이를 통해, 가변 길이 디코딩부(111)는 영상 데이터를 움직임 벡터, 양자화 값, DCT 계수로 분리 혹은 영상 데이터로부터 움직임 벡터, 양자화 값, DCT 계수를 추출한다.
역양자화부(112)는 가변 길이 디코딩부(111)로부터 출력되는 DCT 계수를 추출된 양자화 값에 따라 역양자화한다. 또한, 역변환부(113)는 역양자화부(112)에 의해 역양자화된 DCT 계수를 역변환(IDCT)하여 차분치 영상을 획득한다.
움직임 보상부(114)는 움직임 벡터와 이전 영상 데이터를 이용하여 현재 영상 데이터에 대한 움직임을 보상한다. 이를 통해, 움직임 보상부(114)는 예측 영상을 생성한다.
또한, 영상 인식부(110)는 현재의 영상 데이터에 대한 예측 영상을 생성하기 위해 예측부(115)를 포함할 수 있다. 이때, 예측부(115)는 인트라 예측부(Intra Prediction)와 인터 예측부(Inter Prediction)를 포함할 수 있다. 여기서, 인트라 예측부는 현재의 영상 데이터, 즉, 입력되는 영상 데이터에서 현재 영상 프레임내의 주변 영상을 이용하여 예측 영상을 생성한다. 또한, 인터 예측부는 시간적 예측 값을 이용하여, 가변 길이 디코딩부(111)에서 추출된 움직임 벡터를 이전 영상 데이터를 예측 움직임 벡터로 변환하고, 이를 현재 영상 데이터의 움직임 벡터로 복원하여 현재의 영상 데이터에 대한 예측 영상을 생성한다.
그리고 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식부(110)는 가산부(Adder)(116)를 더 포함할 수 있다. 가산부(116)는 역변환부(113)로부터 획득된 차분치 영상과 움직임 보상부(114)에서 생성된 예측 영상을 합산하여 복원 영상을 생성하고, 이 복원 영상을 영상 분석부(120)에 전달한다. 또한, 가산부(116)는 역변환부(113)로부터 얻은 차분치 영상과 예측부(115)에서 생성된 예측 영상을 합산하여 복원 영상을 생성하고, 이 복원 영상을 영상 분석부(120)에 전달한다.
아울러, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식부(110)는 루프 필터(Loop Filter)(117)를 더 포함할 수 있다. 루프 필터(117)는 가산부(116)와 영상 분석부(120)를 연결하는 라인으로부터 움직임 보상부(114) 및 예측부(115)로 분기된 라인에 형성된다. 이러한 루프 필터(117)는 움직임 보상부(114) 및 예측부(115)로 입력되는 영상 데이터의 전송 신호를 필터링한다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식부(110)는 입력되는 영상 데이터에서 현재의 영상 프레임과 이전 영상 프레임을 비교하여, 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임의 영상과 차이가 있는 경우, 상기와 같은 가변 길이 디코딩부(111), 역양자화부(112), 역변환부(113), 움직임 보상부(114), 예측부(115), 가산부(116) 및 루프 필터(117)를 통해 영상 인식 알고리즘을 동작시켜, 복원 영상을 생성한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식부(110)는 상기와 같은 구성들로 구현되는 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않아도 되는 영상 데이터를 선별하기 위해, 움직임 벡터 수집부(118)를 포함할 수 있다.
움직임 벡터 수집부(118)는 입력되는 영상 데이터에서 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임의 영상과 별다른 차이가 없는 경우, 즉, 가변 길이 디코딩부(111)로부터 추출되는 움직임 벡터들 중 벡터 값이 0인 움직임 벡터를 수집하여 그대로 영상 분석부(120)로 전달한다.
이와 같이, 움직임 벡터 수집부(118)를 통해, 입력되는 영상 데이터를 대상으로 영상 인식 알고리즘 적용 여부를 선별하게 되면, 영상 인식 알고리즘에서의 트래킹을 더 효율적으로 할 수 있어, 영상 처리 시스템(100)의 부하를 줄일 수 있고, 이를 통해, 가변 길이 디코딩부(111), 역양자화부(112), 역변환부(113), 움직임 보상부(114) 및 예측부(115)에서의 영상 데이터 인식 속도를 향상시킬 수 있으며, 영상 분석부(120)에서 수행되는 영상 데이터로부터 정보를 시각적으로 분석하고 추적하는 시간을 단축시킬 수 있게 된다.
그리고 움직임 벡터 수집부(118)를 통해, 입력되는 영상 데이터를 대상으로 현재의 영상 프레임과 이전 영상 프레임 간의 차이를 통해 영상 인식 알고리즘 적용 여부를 선별하여 영상 데이터에 대한 인식 속도가 향상되면, 동일한 영상 처리 시스템(100)에서 좀 더 향상된 품질의 결과물을 얻을 수 있고, 동일한 품질에 대해 영상 처리 시스템(100)의 리소스를 덜 사용할 수 있어, 제품의 단가를 낮출 수 있다.
영상 분석부(120)는 영상 인식부(110)로부터 전달되는 복원 영상, 보다 상세하게는, 영상 인식부(110)를 통해 구현되는 영상 인식 알고리즘을 거친 복원 영상을 시각적으로 분석하고, 이로부터 유의미한 정보를 추출하여 출력한다. 또한, 영상 분석부(120)는 영상 인식부(110)에서 선별, 보다 상세하게는 영상 인식 알고리즘을 거치지 않아도 되는 영상 데이터로 인식되어, 영상 인식부(110)의 움직임 벡터 수집부(118)에 의해 수집된 후 이로부터 전달되는 영상 데이터를 시각적으로 분석하여 정보를 추출한다.
이를 위해, 도 3에 도시한 바와 같이, 영상 분석부(120)는 장면 탐지부(121), 전처리부(122), 특징 추출부(123) 및 매칭부(124)를 포함할 수 있다.
여기서, 장면(scene) 탐지부(121)는 복원 영상의 각 장면을 탐지한다. 또한, 전처리부(122)는 장면 탐지부(121)로부터 탐지된 장면을 전처리 한다. 그리고 전처리부(122)에서는 장면의 노이즈를 제거할 수 있다.
한편, 특징 추출부(123)는 전처리된 장면으로부터 특징을 추출한다. 여기서, 특징은 장면에 담긴 사람 및 사람의 행동, 그리고 사물의 이동을 포함할 수 있다. 또한, 매칭부(Matching)(124)는 특징 추출부(123)로부터 추출된 특징과 기 저장되어 있는 특징을 매칭시켜, 변화 여부나 일치 여부를 판단하고, 이로부터 유의미한 정보를 추출한다. 이때, 매칭부(124)는 특징 데이터베이스(124a)에 저장되어 있는 특징을 특징 추출부(123)로부터 추출된 특징과 매칭시킬 수 있다.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템의 영상 인식부의 동작에 대하여 도 4를 참조하여 설명하기로 한다. 이때, 각 구성들의 도면 부호는 도 1 내지 도 3을 참조한다.
먼저, 인코더(10)에 의해 부호화된 압축 영상 데이터가 입력되면, 이 영상 데이터를 수신한다.(S110)
그 다음, 수신된 영상 데이터에서 현재의 영상 프레임과 이전 영상 프레임의 영상을 비교하여, 영상의 변화 여부를 판별한다.(S120) 만약, 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임의 영상과 별다른 차이가 없는 경우, 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않고, 그대로 종료한다.
이때, 이전 영상 프레임의 영상과 별다른 차이가 없는 현재의 영상 프레임은 그 상태 그대로 영상 분석부(120)로 전달된다.
이와 같이, 입력되는 영상 데이터 중 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임의 영상과 별다른 차이가 없는 경우에 한해, 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않게 되면, 영상 처리 시스템(100)의 부하를 줄일 수 있고, 이를 통해, 영상 인식 알고리즘 동작 시 영상 데이터에 대한 인식 속도를 향상시킬 수 있어, 결국, 영상 처리 시스템(100)의 영상 처리 시간을 단축시킬 수 있게 된다.
반면, 입력되는 영상 데이터에서 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임의 영상과 차이가 있는 경우, 영상 인식 알고리즘을 동작시킨다.
즉, 가변 길이 디코딩부(111)를 구동하여, 영상 데이터를 디코딩하고, 이를 통해, 영상 데이터로부터 움직임 벡터, 양자화 값, DCT 계수를 추출한다.(S130)
그 다음, 역양자화부(IQ)(112) 및 역변환부(IDCT)(113)를 구동하여, DCT 계수에 대한 역양자화 및 역변환을 통한 차분치 영상을 획득한다.(S140)
그 다음, 움직임 보상부(114) 및 예측부(115)를 구동하여, 각각의 예측 영상을 생성하고, 가산부(116)를 구동하여, 차분치 영상과 예측 영상을 합산하여 복원 영상을 생성한다.(S150, S160)
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 처리 시스템의 영상 분석부의 동작에 대하여 도 5를 참조하여 설명하기로 한다. 이때, 각 구성들의 도면 부호는 도 1 내지 도 3을 참조한다.
영상 분석부(120)의 동작은 장면 탐지부(121), 전처리부(122), 특징 추출부(123) 및 매칭부(124)에 의해 동작되는 영상 분석 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.
먼저, 장면 탐지부(121)를 구동하여, 영상 인식부(110)로부터 전달되는 복원 영상의 각 장면을 탐지한다.(S210) 그 다음, 전처리부(122)를 구동하여, 탐지된 장면에 대한 노이즈를 제거하는 전처리를 수행한다.(S220)
그 다음, 특징 추출부(123)를 구동하여, 전처리된 장면으로부터 장면에 담긴 사람 및 사람의 행동, 그리고 사물의 이동과 관련된 특징들을 추출한다.(S230)
그 다음, 매칭부(124)를 구동하여, 특징 추출부(123)로부터 추출된 특징과 특징 데이터베이스(124a)에 저장되어 있는 특징을 매칭시켜 변화 혹은 일치 여부를 판정한다.(S240) 마지막으로, 매칭된 특징으로부터 유의미한 정보를 출력한다.(S250)
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 영상 처리 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시 예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
100: 영상 처리 시스템 110: 영상 인식부
111: 가변 길이 디코딩부 112: 역양자화부
113: 역변환부 114: 움직임 보상부
115: 예측부 116: 가산부
117: 루프 필터 118: 움직임 벡터 수집부
120: 영상 분석부 121: 장면 탐지부
122: 전처리부 123: 특징 추출부
124: 매칭부 124a: 특징 데이터베이스

Claims (10)

  1. 입력되는 영상 데이터에 대해 영상 인식 알고리즘을 동작시켜 상기 영상 데이터로부터 복원 영상을 생성하되, 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않아도 되는 영상 데이터를 선별하는 영상 인식부; 및
    상기 영상 인식부로부터 전달되는 상기 복원 영상 및 상기 영상 인식부에서 선별되어 상기 영상 인식 알고리즘을 거치지 않고 전달되는 상기 영상 데이터를 시각적으로 분석하여 정보를 추출하는 영상 분석부;를 포함하는,
    화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 인식부는 상기 입력되는 영상 데이터를 영상 프레임 별로 비교하되, 시간을 기준으로, 현재의 영상 프레임이 이전 영상 프레임과 비교하여 영상에 변화가 없는 경우 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시키지 않고, 영상에 변화가 있는 경우에만 상기 영상 인식 알고리즘을 동작시키는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상 인식부는,
    상기 입력되는 영상 데이터를 가변 길이 디코딩하여, 움직임 벡터, 양자화 값, DCT 계수로 분리하는 가변 길이 디코딩부;
    상기 가변 길이 디코딩부로부터 출력되는 상기 DCT 계수를 상기 양자화 값에 따라 역양자화하는 역양자화부;
    상기 역양자화부에 의해 역양자화된 상기 DCT 계수를 역변환하여 차분치 영상을 얻는 역변환부; 및
    상기 움직임 벡터와 이전의 영상 데이터를 이용하여 현재 영상 데이터에 대한 움직임 보상을 수행하여 예측 영상을 생성하는 움직임 보상부를 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 영상 인식부는 현재의 영상 데이터에 대한 예측 영상을 생성하는 인트라 예측부 및 인터 예측부로 이루어진 예측부를 더 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 역변환부로부터 얻은 상기 차분치 영상과 상기 움직임 보상부에서 생성된 예측 영상 또는 상기 역변환부로부터 얻은 상기 차분치 영상과 상기 예측부에서 생성된 예측 영상을 합산하여 복원 영상을 생성하는 가산부를 더 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 영상 인식부는 상기 움직임 보상부 및 예측부로 입력되는 신호를 필터링하는 루프 필터를 더 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 영상 인식부는 상기 가변 길이 디코딩부로부터 추출되는 상기 움직임 벡터들 중 벡터 값이 0인 움직임 벡터를 수집하여 상기 영상 분석부로 전달하는 움직임 벡터 수집부를 더 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석부는,
    상기 복원 영상의 각 장면을 탐지하는 장면 탐지부;
    상기 장면 탐지부로부터 탐지된 상기 장면을 전처리 하는 전처리부;
    상기 전처리부에 의해 전처리된 상기 장면으로부터 특징을 추출하는 특징 추출부; 및
    상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 특징과 기 저장되어 있는 특징을 매칭하는 매칭부를 포함하는, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 입력되는 영상 데이터는 압축된 영상 데이터인, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 압축된 영상 데이터는 인코더의 영상 압축 알고리즘에 의해 부호화된 영상 데이터인, 화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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