KR102226693B1 - Fast motion estimation method and apparatus for the same

    公开(公告)号:KR102226693B1

    公开(公告)日:2021-03-10

    申请号:KR1020190106202A

    申请日:2019-08-29

    Inventor: 강제원 박상효

    CPC classification number: H04N19/53 H04N19/105 H04N19/176 H04N19/70

    Abstract: 영상에 대한 고속 움직임 예측 방법은 인코더가 프레임의 특정 블록을 MTT(multi-type tree) 구조를 기준으로 부모 CU(coding unit)를 복수의 CU들로 분할하는 단계, 상기 인코더가 상기 부모 CU에 대한 움직임 예측 모드가 생략 모드인지 확인하는 단계 및 상기 인코더가 상기 복수의 CU들 중 어느 하나인 타깃 CU에 대한 움직임 예측을 하는 단계를 포함한다. 상기 인코더는 상기 부모 CU의 움직임 예측이 생략된 경우, 상기 타깃 CU에 대한 아핀 움직임 예측을 생략하고, 상기 인코더는 상기 부모 CU의 움직임 예측이 수행된 경우, 상기 타깃 CU에 대한 정규 움직임 예측의 정보를 기준으로 상기 타깃 CU의 움직임 예측을 위한 참조 프레임 범위를 한정하여 상기 타깃 CU에 대한 아핀 움직임 예측을 수행한다.

    KR20210026015A - Fast block split method in video and encoding apparatus

    公开(公告)号:KR20210026015A

    公开(公告)日:2021-03-10

    申请号:KR1020190106205A

    申请日:2019-08-29

    Inventor: 강제원 박상효

    CPC classification number: H04N19/119 H04N19/147 H04N19/176 H04N19/593

    Abstract: 영상 내 블록에 대한 고속 분할 방법은 인코더가 프레임의 특정 CU에 대하여 이진 트리(BT) 분할에 대한 평가를 수행하는 단계 및 상기 인코더가 상기 특정 CU에 대하여 삼진 트리(TT) 분할에 대한 평가를 수행하는 단계를 포함한다. 상기 인코더는 상기 BT 분할에서 수평 방향의 율-왜곡(RD) 비용이 수직 방향의 RD 비용보다 작은 경우, 상기 TT 분할 과정에서 수직 방향의 평가를 생략하고, 상기 인코더는 상기 수평 방향의 율-왜곡(RD) 비용이 상기 수직 방향의 RD 비용보다 큰 경우, 상기 TT 분할 과정에서 수평 방향의 평가를 생략한다.

    코딩 툴들을 제어하는 방법 및 장치

    公开(公告)号:WO2020256510A1

    公开(公告)日:2020-12-24

    申请号:PCT/KR2020/008045

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 코딩 툴들을 제어하는 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 비트스트림의 상위 레벨로부터, 하나 이상의 코딩 툴(coding tool)에 대한 인에이블(enabled) 여부를 지시하는 인에이블 플래그를 복호화하는 단계; 상기 인에이블 플래그의 값에 따라, 상기 하나 이상의 코딩 툴의 적용 여부를 지시하는 적용 플래그를 미리 결정된 값으로 설정하거나 상기 비트스트림의 하위 레벨로부터 복호화하여, 상기 적용 플래그의 값을 획득하는 단계; 상기 적용 플래그의 값이 상기 하나 이상의 코딩 툴이 적용됨을 지시하는 값인 경우에, 상기 하나 이상의 코딩 툴을 수행하는 단계;를 포함하는, 영상 복호화 방법을 제공한다.

    수면개선을 위한 인공지능 기반 비침습적 뇌회로 조절치료시스템 및 방법

    公开(公告)号:WO2020116796A1

    公开(公告)日:2020-06-11

    申请号:PCT/KR2019/014901

    申请日:2019-11-05

    Abstract: 본 발명의 일 실시예는, 사용자의 신체에 착용가능하게 형성된 제1 착용부재 및 제2 착용부재와, 상기 제1 착용부재에 배치되며 뇌파 신호를 감지하는 제1 센서부와, 상기 제2 착용부재에 배치되며 상기 뇌파 신호와 다른 생체 신호를 감지하는 제2 센서부와, 상기 제1 착용부재에 배치되며 제공되는 자극신호에 따라 뇌를 자극하는 자극수단을 포함하는 웨어러블 장치, 상기 제1 센서부로부터 생성된 제1 감지신호와 상기 제2 센서부로부터 생성된 제2 감지신호를 기초로 상기 사용자의 수면단계를 판별하는 판별기준을 기계학습하는 학습부 및 상기 판별기준을 기초로 사용자의 현재 수면단계를 판별하고, 상기 판별된 수면단계에 대응되는 자극신호를 생성하여 상기 자극수단으로 제공하는 판단부를 포함하는, 수면개선을 위한 인공지능 기반 비침습적 뇌회로 조절치료시스템을 제공한다.

    인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치

    公开(公告)号:WO2018124332A1

    公开(公告)日:2018-07-05

    申请号:PCT/KR2016/015431

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 본 발명에서는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 복호화하는 방법에 있어서, 이진 트리(binary tree) 구조를 가지는 결정 트리(decision tree)에서 각 노드에 저장된 분할 함수(split function)를 이용하여 자식 노드(child node)를 선택하는 과정을 루트 노드(root node)로부터 순차적으로 수행함으로써, 리프 노드(leaf node)를 탐색하는 단계; 상기 리프 노드와 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스(class)를 선택하는 단계; 상기 클래스를 이용하여 현재 블록의 인트라 예측 모드를 도출하는 단계; 및 상기 인트라 예측 모드에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 분할 함수는 분할 파라미터(split parameter)로 구성되고, 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 입력으로 하여, 좌측 자식 노드(left child node) 또는 우측 자식 노드(right child node)에 대응되는 값을 출력할 수 있다.

    인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치

    公开(公告)号:WO2018124333A1

    公开(公告)日:2018-07-05

    申请号:PCT/KR2016/015432

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 본 발명에서는 영상 부호화/복호화 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 각각 서로 다른 레졸루션(resolution)을 가지는 복수 개의 인트라 예측 모드 세트(intra prediction mode set)들 중에서, 현재 예측 처리 단위의 인트라 예측에 이용되는 인트라 예측 모드 세트를 결정하는 단계, 여기서, 레졸루션은 상기 인트라 예측 모드 세트 내 인트라 예측 모드의 분포 정도를 나타냄; 인코더로부터 수신한 인덱스(index) 정보를 이용하여 상기 결정된 인트라 예측 모드 세트 내에서 상기 현재 예측 처리 단위에 적용되는 인트라 예측 모드를 도출하는 단계; 및 상기 도출된 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 예측 처리 단위의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 인트라 예측 모드 세트들은 각각 하나 이상의 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.

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