본 논문에서는 다양한 3D 게임 진행에서 NPC들을 속성에 따라 그룹핑하는 방법을 제시한다. 움직임이 없는 NPC는 가버필터링 결과에서 특이한 방향성 특성을 띄는 경향이 있지만 사람이나 동물과 같은 NPC는 그렇지 않다. 그룹핑을 위해 우선 NPC 객체 내부의 방향성과 주파수 영역의 특징을 분석하고 각각을 24개의 가버 필터뱅크로 구성하며 필터의 스케일과 방향에 따른 24차원 특징 벡터를 산출한다. 추출된 벡터는 특정 방향에 따른 에너지를 나타낸다. 이러한 에너지는 NPC 내부에 있는 객체 질감의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 NPC들을 그룹핑 속성으로 이용하였다. 제안한 방법은 게임진행에서 유사한 속성을 가진 NPC들이 자동으로 그룹핑되어 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.
본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.
전립선은 남자에게만 있는 장기이다. 전립선의 질병을 진단하기 위하여 일반적으로 TRUS 영상이 사용되는데, 희미한 전립선 경계나 잡음, 좁은 그레이 레벨 분포 때문에, 전립선의 경계를 검출하는 것은 상당히 어려운 작업 중의 하나이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 TRUS 영상에서 자동적으로 전립선 분할을 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특징 추출, 훈련, 전립선 분할 과정으로 진행된다. 전처리 과정에서 잡음 제거는 스틱 필터와 top-hat 변환이 적용된다. 회전 불변 텍스처 추출을 위하여 가버 필터 뱅크가 사용된다. 훈련과정에서 SVM은 전립선과 비전립선의 각 특징을 얻기 위해 사용되며, 마지막으로 전립선 경계가 추출된다. 여러 실험 결과로 제안 방법은 충분히 유효하고, 의사의 수동 추출 방법과 비교했을 때 10%미만의 경계 차이를 보였다.
TRUS영상에서 전립선에 대한 많은 진단과 치료 과정에서 정확한 전립선 경계의 추출이 요구된다. 여기에는 전립선 경계의 애매함, 반점, 낮은 그레이 레벨로 인하여 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 서포트 벡터와 뱀형상 윤곽선을 이용하여 TRUS영상의 자동 전립선 분할에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특성 추출, 학습, 전립선 추출 단계로 구성된다. 텍스처 특성을 추출하기 위하여 가버 필터 뱅크가 사용되며, 학습 과정에서 전립선과 비전립선의 각 특성을 얻기 위하여, SVM이 사용된다. 전립선의 경계는 뱀형상 윤곽 알고리즘에 의해 추출된다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 인간 전문가가 추출한 경계와 비교했을 때 9.3%보다 적은 차이로 전립선 경계를 추출할 수 있었다.
연구목적: 철도 안전에 영향을 미치는 콘크리트 궤도는 이미지분석 기술을 사용하여 균열을 감지 할 수 있으나 균열을 검출하기 위한 콘크리트 궤도 및 표면 오염의 조건이 균열검측에 방해되므로 이를 효과적으로 제거하기 위한 방법이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 한국 철도의 균열을 효과적으로 감지하기 위한 이미지 분석 기법을 적용한 프로세스를 제안하고 실험 모듈을 통해 취득된 이미지를 분석하여 성능을 검증하였다. 또한, 우리는 제안된 Gabor Filter Bank 기법을 사용하여 철도 콘크리트 도상 이미지를 획득한 데이터 중 무작위로 선택된 2000개의 이미지를 개발된 프로세스를 통해 자동 균열 검측을 수행하여 타당성을 검토하였다. 연구결과: 연구에서 제안된 시스템으로 균열 검측 결과 탐지율이 약 94% 성능으로 검토되었으며 취득된 철도콘크리트도상이미지의 균열이 동일한 크기와 형식으로 일치하였다. 결론: Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인 할 수 있었다. 이 시스템은 기존의 인간 위주의 철도 산업에서 자동화 된 유지 관리 시스템이 될 수 있을 것으로 기대된다.
동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 지문의 방향분포를 기반으로 하여 전처리과정을 최소화하고 특징벡터의 크기를 축소하여 개인의 인증 및 인식 시스템에서의 시스템 처리속도와 검색속도 향상을 주된 연구목적으로 하였다. 지문의 방향분포는 지문의 융선과 골이 이루는 부분적인 방향성분의 집합으로서 가버필터 뱅크를 통해 8-방향 성분들로 추출된다. 이렇게 생성된 방향분포는 불연속적인 특성을 갖게 되는데 이를 연속적인 방향성분으로 근사화하여 방향영상으로 시각화한다. 이 후 지문의 중심 이 되는 기준점을 설정하고 기준점으로부터 32-방향, 6-단계 거리에 미리 정해진 192개 지점에서의 방향성분값들을 추출하여 특징벡터를 생성한다. 그 결과 기존의 다른 알고리즘보다 작은 크기의 특징벡터를 사용함으로써 전체 처리속도는 훨씬 증가하면서도 같은 수준의 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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