비디오에 담긴 카메라의 운동감을 모션 시뮬레이터를 통해 재현하기 위해서 카메라의 가속도를 추정할 필요가 있다. 카메라의 가속도는 computer vision 기술인 SFM (structure from motion)을 이용하여 추정한 카메라의 6자유도(위치, 자세) 정보로부터 구할 수 있다. 그러나 가속도를 계산하기 위해 위치 정보를 두 번 미분하는 과정에서 노이즈가 급격히 증가하는 문제점이 발생한다. 이를 위한 기존의 필터링 알고리즘들이 있지만, 튜닝이 어렵고, 정확도가 떨어지거나 안정적이지 않은 단점이 있다. 임의의 비디오 입력에 대해서 해당 가속도를 추정할 수 있어야 하기 때문에 쉽게 튜닝할 수 있는 필터가 필요하며, 일반 영화의 경우 frame rate가 24fps에 불과하기 때문에 모든 프레임에 대해서 정확한 가속도 추정이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 주로 이미지 노이즈 제거에 사용되는 TV (total variation) 기반의 새로운 가속도 추정 알고리즘을 제안한다. 실험
결과 기존 방법들에 비해 더 정확하고 더 안정적이며 더 부드러운 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 하나의 파라미터만 필요하기 때문에 튜닝 또한 훨씬 쉬운 특성을 보인다.