움직임 보상
움직임 보상()은 대부분의 동영상 압축 기술들에서 사용하고 있는 기술이다. 현재의 영상을 부호화 하기 위하여 기존에 부호화 된 영상의 영역을 가져와서 예측을 하도록 하는 것이 주 목적이다. 움직임 예측()은 움직임 보상을 위해서 부호화 시에 움직임 벡터를 찾는 기술을 말한다.
MPEG-4
MPEG-4 동영상의 콘텐츠 분석기술이 활발하게 연구되어 왔다. 이는 동영상의 장면을 자동으로 분할하는 기술, 동영상으로부터 객체를 자동으로 인식하고 추적하는 기술 및 콘텐츠 정보의 표준화 등을 포함한다. 동영상의 픽셀 정보를 이용하기 때문에 처리속도가 느려 고성능 하드웨어에 의존해야 했던 기존의 컴퓨터 비전 기술과 달리, 대부분의 압축 영역에서의 객체 인식 및 추적 기술은 압축 데이터에 포함된 모션 벡터, 잔여신호(DCT 또는 Integer coefficients), 및 매크로블록 타입 같은 기타 정보를 이용하여 일반 컴퓨터에서도 빠른 속도로 처리하는 것을 지향한다. 대표적인 알고리즘으로 MRF 기반 모델, 비유사성 최소화 알고리즘 (dissimilarity minimization) , 확률적 데이터 연관 필터링 알고리즘 (probabilistic data association filtering, PDAF) , 및 확률적 시공간 매크로블록 필터링 알고리즘 (probabilistic spatiotemporal macroblock filtering, PSMF) 등이 있다.