KR100255648B1 - 그래디언트 패턴 정합에 의한 영상 움직임 검출장치 및 그 방법 - Google Patents

그래디언트 패턴 정합에 의한 영상 움직임 검출장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

비디오 카메라에서 촬영중 발생하는 영상의 흔들림을 보정하기 위해 그래디언트 패턴 정합에 의한 움직임 벡터 검출 장치 및 그 방법에 관한 것이며, 입력 영상 내의 움직임 검출영역 화소를 주변 화소의 그래디언트 크기와 비교하여 그래디언트 패턴으로 변환하는 그래디언트 패턴 변환부, 상기 그래디언트 패턴 변환부에서 변환된 현재 필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 그래디언트 대표 패턴을 탐색 영역내에서 비교하여 그 상관값을 누적하고, 그 상관값의 누적치 가운데 움직임 벡터에 해당하는 최대값을 검출하는 움직임 벡터 검출부를 포함한다.

Description

그래디언트 패턴 정합에 의한 영상 움직임 검출 장치 및 그 방법
본 발명은 영상 보정 장치에 관한 것으로서, 특히 비디오 카메라(video camera)에서 촬영중 발생하는 영상의 흔들림을 보정하기 위해 그래디언트 패턴 정합에 의한 움직임 벡터(motion vector) 검출 장치 및 그 방법 에 관한 것이다.
일반적으로 비디오 카메라를 사용하여 영상을 촬영할 때 손 떨림에 의한 영상의 흔들림이 발생한다. 더욱이 카메라가 소형, 경량화되고 렌즈의 고배율화에 따라 손 떨림에 의한 영상의 흔들림이 심해진다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위하여 영상 안정화가 필요하다. 영상 안정화는 먼저 입력되는 영상의 국부 움직임 벡터(local motion vector)를 검출하고, 검출된 움직임 벡터들중에서 손 떨림에 의한 움직임을 추론하여 화면 전체의 움직임을 결정한다. 손 떨림에 의한 움직임 벡터를 검출하는 일반적인 방식은 BERP(band extract representative points)와 에지 패턴 정합(edge-pattern matching)이 있다. 우선, BERP는 움직임 검출 영역을 정하고 몇 개의 대표점만을 이용하여 움직임을 추정하며, 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위하여 대역 필터를 통해 특징점을 추출하여 움직임 벡터를 검출한다. 그러나 BERP는 특징점을 검출하기 위하여 필터를 이용하게 되고, 필터를 거친 영상 신호를 그대로 이용할 경우 메모리 용량이 커진다. 에지 패턴 정합은 메모리의 용량을 줄이기 위하여 영상의 에지 신호인 이진 영상으로 변환하여 움직임을 검출한다. 그러나 에지 패턴 정합은 에지 신호를 정확히 검출하기가 어려운 경우, 즉, 조도가 낮은 경우 움직임 검출의 정확성이 떨어진다.
본 발명이 이루고자하는 기술적과제는 입력 영상내에 움직임 검출 영역을 설정하고 각각의 검출 영역내에 있는 화소에서의 그래디언트 패턴 영역을 이용하여 움직임을 검출하는 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 보정 장치를 보이는 블록도이다.
도 2는 움직임 벡터 검출부의 상세 블록도이다.
도 3은 도 2의 대표패턴 메모리내에 1필드에서의 움직임 벡터 검출 영역을 도시한 것이다.
도 4는 도 3의 움직임 벡터 검출 블록내에서의 그래디언트 대표 패턴을 도시한 것이다.
도 5는 도 2의 그래디언트패턴 변환부에서 대표점 주변 4방향 화소의 그래디언트 비트 패턴 변환의 예를 도시한 것이다.
도 6은 도 2의 그래디언트패턴 변환부에서 대표점 주변 8방향 화소를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 영상 움직임 검출 방법을 보이는 흐름도이다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위하여, 영상 움직임 검출 장치에 있어서, 입력 영상 내의 움직임 검출영역 화소를 주변 화소와 비교하여 그래디언트 패턴으로 변환하는 그래디언트 패턴 변환부; 상기 그래디언트 패턴 변환부에서 변환된 현재 필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 그래디언트 대표 패턴을 탐색 영역내에서 비교하여 그 상관값을 누적하고, 그 상관값의 누적치 가운데 움직임 벡터에 해당하는 최대값을 검출하는 움직임 벡터 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치이다.
상기의 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여 영상의 움직임을 검출하는 방법에 있어서, 입력되는 영상 신호로부터 움직임 검출 영역을 설정하는 과정; 상기 과정에서 설정된 움직임 검출 영역내에 대표점 위치를 선정하여 주변 화소와의 비교에 의하여 소정의 그래디언트 패턴을 추출하는 과정; 상기 과정에서 추출된 현재필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 그래디언트 대표 패턴 정보간에 패턴 정합을 수행하여 탐색 영역내에서 상관값을 구하는 과정; 상기 상관값의 누적치 가운데 가장 큰 값을 갖는 탐색 영역내의 좌표를 움직임 벡터로 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 방법이다.
이하 첨부된 도면을 참조로하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 보정 장치를 보이는 블록도이며, 도 1의 장치는 영상 데이터를 입력하여 움직임 벡터를 검출하는 움직임 벡터 검출부(110), 움직임 벡터 검출부(110)에서 검출된 움직임 벡터에 의해 메모리 제어 신호를 발생하는 움직임 보정부(120), 움직임 보정부(120)에서 발생하는 메모리 제어 신호에 따라 저장된 영상 데이터의 움직임이 보정된 영상 데이터를 출력하는 필드 메모리(130)로 구성된다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이 디지털화된 영상 데이터는 필드 단위로 필드 메모리(130)에 저장되고 동시에 움직임 벡터 검출부(110)로 입력된다. 움직임 벡터 검출부(110)는 입력되는 전체 영상 데이터를 이용하여 움직임을 검출하지 않고 움직임 벡터 검출 영역을 설정하여 각각의 검출 영역내에 있는 화소의 그래디언트 크기를 이용하여 움직임을 검출한다. 또한 움직임 벡터 검출부(110)는 메모리의 용량과 계산량을 줄이기 위하여 입력되는 영상 데이터의 그래디언트 패턴 정보로 변환하고 대표 패턴에 해당하는 정보만을 비교하여 움직임을 검출한다. 움직임 보정부(120)는 움직임 벡터 검출부(110)에서 검출된 움직임 벡터 정보를 입력하여 그에 해당하는 메모리 제어 신호를 발생한다. 필드 메모리(130)는 움직임 보정부(120)에서 발생하는 메모리 제어 신호에 따라 필드 단위로 저장된 영상 데이터를 움직임이 보정된 영상 데이터로 출력시킨다.
도 2는 움직임 벡터 검출부(110)의 상세 블록도이며, 도 2의 장치는 그래디언트패턴 변환기(210), 대표 패턴 메모리(220), 움직임 벡터 결정부(260)로 구성되며, 상기 움직임 벡터 결정부(260)는 패턴 정합부(230), 상관값 누적부(240), 최대값 좌표 결정부(250)로 구성된다.
도 3은 도 2의 대표패턴 메모리(220)내에 1필드(310)에서의 움직임 벡터 검출 영역을 도시한 것이다.
도 4는 도 3의 움직임 벡터 검출 블록내에서의 그래디언트 대표 패턴을 도시한 것이다.
도 5는 도 2의 그래디언트패턴 변환부(210)에서 대표점 주변 4방향 화소의 그래디언트 비트 패턴 변환의 예를 도시한 것이다.
도 6은 도 2의 그래디언트패턴 변환부(210)에서 대표점 주변 8방향 화소를 도시한 것이다.
도 2에 도시된 바와 같이 그래디언트패턴 변환기(210)는 입력되는 영상 데이터를 주변 화소의 크기와 비교하여 패턴 정보로 변환 시켜준다. 예를 들면 입력되는 영상 데이터가 "8비트"로 구성된 256 그레이레벨(grey level)을 갖는 영상이라면 대표점 위치에서 주변 화소값들의 크기를 이용하여 "4비트"의 패턴 정보로 변환된다. 도 5에서와 같이 대표점 위치를 S(i, j)로 하였을 때 주변 위치(S(i, j-1), S(i-1, j), S(i, j+1), S(i+1, j)) 화소값과의 차이를 구하여 그 결과가 임의의 임계값(Tg)보다 크면 "1", 그렇지 않으면 "0"라고 정한다. 여기서 대표점과 주변 화소간의 그래디언트 검출 방법은 도 5에서와 같이 먼저 대표점을 중심으로 수평 수직 방향의 인접한 화소를 수학식 1과 같이 비교한다.
G1=S(i,j-1)-S(i,j)
G2=S(i-1,j)-S(i,j)
G3=S(i+1,j)-S(i,j)
G4=S(i,j+1)-S(i,j)
수학식 1에서 구한 그래디언트 크기는 임계값(Tg)와 비교하여 수학식 2와 같이 각 방향(west, east, north, south)으로의 그래디언트 비트로 변환한다.
Figure 1019970052121_B1_M0001
Figure 1019970052121_B1_M0005
Figure 1019970052121_B1_M0006
Figure 1019970052121_B1_M0007
수학식 2와 같이 변환된 정보는 각 방향에 대하여 1비트로 저장되고 대표점 위치와 주변의 4개의 이웃 화소간의 특성을 갖는 패턴 정보를 얻을 수있다.
따라서 대표점 위치에서 각 방향에 대한 그래디언트 크기를 비교하여 패턴으로 변환한 결과는 수학 식3 및 수학 식4로 표현할 수있다.
S0=S(i,j)
S1=S(i+1,j)
S2=S(i-1,j)
S3=S(i,j-1)
S4=S(i,j+1)
(S0S1S2S3S4)→(BwBeBnBs)
(203 198 207 195 210) → (0 1 0 1)
수학식 3은 대표점과 인접한 주변 화소에 대해 수식을 간단히 하기 위하여 수학식 1을 달리 표현한 것이다. 수학식 4는 입력되는 영상 데이터에 대한 대표점 위치에서 그레이 레벨을 그래디언트패턴 변환기(210)을 통해 비트-패턴으로 변환하는 식이다. 예를 들면, 영상 데이터의 대표점 위치에서 "203" 그레이 레벨 값을 갖고 주변 화소들은 각각 "198", "207", "195", "210"의 그레이 레벨 값을 갖는 경우 그래디언트패턴 변환기(210)를 통해 "101"의 비트 패턴으로 변환된다.
그래디언트패턴 변환기(210)의 또 다른 실시예에서 보다 정확한 움직임 벡터를 검출하기 위하여 도 6에서 도시된 바와 같이 대표점 위치(S(i,j))에서 인접한 8개의 주변위치(S(i,j-1), (S(i-1,j-1), (S(i-1,j), (S(i-1,j+1), (S(i,j+1), (S(i+1,j+1), (S(i+1,j), (S(i+1,j-1)) 화소를 이용할 수있다. 이때 그래디언트 패턴 변환 방식은 대표점 위치(S(i,j))에서 인접한 4개의 주변 화소를 이용한 방식과 동일하고 다만 정보량이 2배로 증가하는 8비트의 패턴 정보를 얻을 수있다.
대표 패턴메모리(220)는 그래디언트패턴 변환부(210)에서 출력되는 이전 필드의 그래디언트 패턴가운데 대표화소에 해당하는 패턴만을 저장한다. 즉, 대표 패턴메모리(220)는 메모리의 용량과 계산을 줄이기 위하여 도 3과 같이 1필드(310)내에 복수개의 움직임 검출 영역(움직임 검출영역1, 움직임 검출영역2, 움직임 검출영역3, 움직임 검출영역4)을 설정하여 움직임 벡터검출블록으로 나누고, 도 4에 도시된 바와 같이 각 움직임 벡터검출블록내에서 대표가 되는 그래디언트 패턴만을 선정한다.
상관값 검출부(230)는 그래디언트패턴 변환부(210)에서 출력되는 현재 필드에서 화소 위치의 패턴 정보와 대표 패턴메모리(220)에 저장된 이전 필드에서 대표점위치의 패턴 정보를 비교하여 상관값을 검출하기 위해 수학 식5와 같이 패턴 정합을 수행한다. 그래디언트 패턴의 비교는 비트 연산을 수행하여 간단하게 처리한다. 즉, 두 필드간의 패턴 정합은 이전 필드의 대표 패턴 비트( Bprev w,Bprev e,Bprev n,Bprev s )와 현재 필드의 패턴 비트( Bcurr w,Bcurr e,Bcurr n,Bcurr s )에서 수평 방향(h)과 수직 방향(v)에 대하여 비트 연산(AND)을 수행하여 각각 수평 수직 방향의 정합된 비트 수(MCh, MCv)를 구한다.
Figure 1019970052121_B1_M0002
Figure 1019970052121_B1_M0008
상관값 누적부(240)는 두 필드간의 상관성을 측정하기 위하여 상관값 검출부(230)에서 출력되는 정합 비트수 즉, 상관값을 누적한다. 이때 누적된 값이 위치의 변경에 따라 비교되며 가장 큰 누적값이 가장 정합이 잘 이루어진 곳이다.
최대값 좌표 결정부(250)는 상관값 누적부(240)에서 출력되는 탐색 영역내의 누적 상관값으로부터 최대값을 갖는 탐색좌표를 추출하고, 이를 움직임 벡터로서 결정한다.
수학식 6과 수학식 7은 상관값 누적부(240)에서 정합 정도를 판단할 수 있는 누적값의 계산 과정이다.
Figure 1019970052121_B1_M0003
Figure 1019970052121_B1_M0004
여기서 위치에 따라 누적값(ACC(i,j))이 최대값을 갖는 위치(i,j)가 이동량으로 결정된다.
도 7은 본 발명에 따른 영상 움직임 검출 방법을 보이는 흐름도이다.
710과정은 입력되는 영상 신호로부터 움직임 검출 영역을 설정하는 과정이다. 720과정은 710과정에서 설정된 움직임 검출 영역내에 대표점 위치를 선정하여 주변 화소와의 비교에 의하여 소정의 그래디언트 패턴을 추출하는 과정이다. 730과정은 720과정에서 추출된 현재필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 그래디언트 대표 패턴 정보간에 패턴 정합을 수행하여 탐색 영역내에서 상관값을 구하는 과정이다. 740과정은 730과정의 상관값 누적치 가운데 가장 큰 값을 움직임 벡터로 결정하는 과정이다.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상내에서 당업자에 의한 변형이 가능함은 물론이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 손 떨림에 의한 움직임 벡터 검출시 움직임 검출 영역을 선정하여 메모리 용량을 줄일 수있고, 선정된 움직임 검출 영역의 대표점 위치에서 주변화소의 그래디언트 크기에 대한 패턴 정보를 이용하고 있기 때문에 정확한 움직임을 검출할 수있다.

Claims (10)

  1. 영상 움직임 검출 장치에 있어서,
    입력 영상 내의 움직임 검출영역 화소를 주변 화소의 크기와 비교하여 그래디언트 패턴으로 변환하는 그래디언트 패턴 변환부;
    상기 그래디언트 패턴 변환부에서 변환된 현재 필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 그래디언트 대표 패턴을 탐색 영역내에서 비교하여 그 상관값을 누적하고, 그 상관값의 누적치 가운데 움직임 벡터에 해당하는 최대값의 좌표를 검출하는 움직임 벡터 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서, 그래디언트 패턴 변환부는 움직임 검출 영역내 대표점 화소와 그 주변 화소값과의 차이를 임의의 임계값과 비교하여 해당화소의 이진값을 생성하는 것임을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 주변 화소는 8개의 주변화소임을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 움직임 벡터 검출부는
    상기 그래디언트 패턴중에서 대표 화소에 해당하는 패턴을 저장하는 대표패턴 메모리부;
    상기 대표패턴 메모리부에 저장된 이전필드의 그래디언트 대표패턴과 검색영역내 현재 필드의 그래디언트 패턴의 패턴 정합을 수행하여 탐색 영역내에서 상관값을 검출하는 상관값 검출부;
    상기 상관값 검출부에서 구해진 상관값을 누적하는 상관값 누적부;
    상기 상관값 누적부에서 누적된 값중 탐색 영역내의 움직임 벡터에 해당하는 최대값의 좌표를 검출하는 최대값검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 상기 상관값 검출부는 논리곱(AND) 비트 연산기임을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 상관값 검출부의 상관 값은 현재필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 대표 그래디언트 패턴간의 수평 방향과 수직 방향의 정합된 비트수 인것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 수평 방향과 수직 방향의 정합된 비트수(MCh, MCv)는
    Figure 1019970052121_B1_M0009
    Figure 1019970052121_B1_M0010
    으로 계산되는 것임을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  8. 제4항에 있어서, 상기 상관값 누적부의 누적값(ACC(i,j)은
    Figure 1019970052121_B1_M0011
    , -N ≤i≤ N, -M ≤j≤M 인 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  9. 제4항에 있어서, 상기 최대값 검출부의 최대값 위치(i,j)는
    Figure 1019970052121_B1_M0012
    인 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 장치.
  10. 영상의 움직임을 검출하는 방법에 있어서,
    입력되는 영상 신호로부터 움직임 검출 영역을 설정하는 과정;
    상기 과정에서 설정된 움직임 검출 영역내에 대표점 위치를 선정하여 주변 화소와의 비교에 의하여 소정의 그래디언트 패턴을 추출하는 과정;
    상기 과정에서 추출된 현재필드의 그래디언트 패턴과 이전 필드의 그래디언트 대표 패턴 정보간에 패턴 정합을 수행하여 탐색 영역내에서 상관값을 구하는 과정;
    상기 상관값의 누적치 가운데 가장 큰 값을 갖는 탐색 영역내 좌표를 움직임 벡터로 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 움직임 검출 방법.
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GB9821464A GB2330268B (en) 1997-10-10 1998-10-05 Method and apparatus for image motion detection using gradient pattern matching
US09/169,013 US6122319A (en) 1997-10-10 1998-10-09 Motion compensating apparatus using gradient pattern matching and method thereof
CN98121332A CN1130077C (zh) 1997-10-10 1998-10-09 利用梯度模式匹配的运动补偿装置和方法

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH114398A (ja) * 1997-06-11 1999-01-06 Hitachi Ltd デジタルワイドカメラ
KR100532990B1 (ko) * 1999-01-08 2005-12-02 엘지전자 주식회사 카메라의 움직임 검출 방법
KR100708091B1 (ko) * 2000-06-13 2007-04-16 삼성전자주식회사 양방향 움직임 벡터를 이용한 프레임 레이트 변환 장치 및그 방법
TW473645B (en) * 2000-11-22 2002-01-21 Elecvision Inc Method of displacement detection for digital camera
US7042439B2 (en) * 2001-11-06 2006-05-09 Omnivision Technologies, Inc. Method and apparatus for determining relative movement in an optical mouse
EP1422946A4 (en) * 2002-07-26 2008-04-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd MOVING IMAGE PROCEDURE, MOVABLE IMAGE DECODING METHOD AND RECORD MEDIUM
US7636481B2 (en) * 2002-10-09 2009-12-22 Sony Corporation Image processing apparatus, method, storage medium, and program for compressing an input image using a motion vector that is detected based on stored position information of pixels
US7649549B2 (en) * 2004-09-27 2010-01-19 Texas Instruments Incorporated Motion stabilization in video frames using motion vectors and reliability blocks
US7038185B1 (en) * 2004-12-01 2006-05-02 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Camera for directly generating a gradient image
CN101401127B (zh) * 2006-03-23 2011-04-13 Nds有限公司 用于运动分析的系统
TWI367026B (en) * 2007-03-28 2012-06-21 Quanta Comp Inc Method and apparatus for image stabilization
KR100924581B1 (ko) * 2007-12-28 2009-10-30 (주)네스테크놀로지 영상신호 움직임 검출장치
KR100966876B1 (ko) * 2008-07-08 2010-06-29 삼성전자주식회사 물체 검출방법 및 물체 검출장치
JP4697275B2 (ja) * 2008-07-30 2011-06-08 ソニー株式会社 動きベクトル検出装置、動きベクトル検出方法及びプログラム
US9495762B2 (en) 2014-05-14 2016-11-15 Qualcomm Incorporated Detecting and compensating for motion between a flash and a no-flash image

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2751453A1 (fr) * 1986-06-20 1998-01-23 Thomson Csf Procede de recalage d'une image par rapport a une autre image, et dispositif pour la mise en oeuvre de ce procede
US5012270A (en) * 1988-03-10 1991-04-30 Canon Kabushiki Kaisha Image shake detecting device
US5020113A (en) * 1988-08-08 1991-05-28 Hughes Aircraft Company Maskable bilevel correlators
JPH07105949B2 (ja) * 1989-03-20 1995-11-13 松下電器産業株式会社 画像の動きベクトル検出装置および揺れ補正装置
DE69124777T2 (de) * 1990-11-30 1997-06-26 Canon Kk Gerät zur Detektion des Bewegungsvektors
JPH04207481A (ja) * 1990-11-30 1992-07-29 Canon Inc 動き検出装置
JP2940762B2 (ja) * 1993-06-28 1999-08-25 三洋電機株式会社 手振れ補正装置を有するビデオカメラ
DE69428838T2 (de) * 1993-06-29 2002-07-18 Sanyo Electric Co Videokamera mit elektronischer Bildstabilisierung und Erzeugung von Additionsdaten
JPH07135663A (ja) * 1993-09-17 1995-05-23 Oki Electric Ind Co Ltd 動きベクトル検出方法および動きベクトル検出装置
US5812197A (en) * 1995-05-08 1998-09-22 Thomson Consumer Electronics, Inc. System using data correlation for predictive encoding of video image data subject to luminance gradients and motion
JP3688377B2 (ja) * 1996-01-31 2005-08-24 富士通株式会社 画像特徴追跡装置及び画像特徴追跡方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220153811A (ko) 2021-05-12 2022-11-21 주식회사 프라코 코칭 골프 장갑

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Publication number Publication date
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