본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다.
한국을 비롯한 동양 금석학 정보 인식의 중요한 매체인 탁본을 디지털 영상데이터로 변환하여 영상 특성을 분석하고 수학적 모델을 구현한다. 이를 위해 역사적으로 유명한 대표적 탁본을 포함한 50여개의 탁본영상 샘플을 작위로 선택하였고, 샘플영상 속에 내재되어 있는 영역특성을 중심으로 통계분석을 시도하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상인데 반하여, 관측영상은 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 영역간 색도의 혼재와 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 본래의 두 영역은 정보영역과 바탕영역으로 구분되나 이들 얼룩무늬들은 또 다른 영역들로 치부되어 주로 바탕영역에 산발적으로 분포되어 영상인식을 저해하는 요인으로 작용한다. 관측영상 속에 내재되어 있는 영역 본래의 특성과 본뜨기 수작업 과정에서 새로 생성되는 영역들 사이의 기하학적 차이를 통계적으로 분류 처리함으로 관측 탁본영상의 영역 특성의 추이를 추론할 수 있다. 분석 결과, 탁본영상은 영역간 극단적인 확률적 차이를 보였으며, 이 양극성은 곧 탁본 원영상의 속성이 수작업과 관측이라는 훼손 과정을 거치면서도 보존됨을 의미한다. 이를 근거로 영역 특성과 훼손 과정을 수학적으로 모델링하였고 정보영역 추출의 일차적 개연성을 제시하였다.
본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU 를 장착한 PC에서 $320{\times}240$ 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 동영상에서 색상 정보를 이용하여 실시간 얼굴 영역 트랙킹에 대해 기술한다. 동영상의 각 프레임에서 살색 영역과 비살색 영역을 분리하여 이 중 얼굴의 형태학적 정보를 이용하여 얼굴 영역만을 선택하였다. 색상 정보만을 이용하여 찾을 경우 생기는 오판된 얼굴 영역 후보는 연속되는 프레임에서의 트랙킹 정보를 이용하여 보정하였다.
본 논문에서는 사람의 피부색 정보와 얼굴의 형태학적 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 알고리즘을 제한한다. 피부색은 YCbCr 칼라 공간에서 특정한 영역에 정의 되고 이것을 이용하여 피부색 영역을 검출할 수 있다. 이 피부색 영역은 간단한 영상처리와 사전지식을 적용하여 얼굴후보영역으로 사용된다. 검출된 얼굴 후보 영역은 연속적인 임계값을 이용한 눈 검출을 통해 얼굴 검출을 수행하고, 마지막으로 눈 영역과 아닌 영역으로 훈련된 신경망을 이용하여 얼굴 검증을 하게 된다. 이때 얼굴 검출에 실패할 경우 임계값을 순차적으로 증가시키면서 재검출하는 피드백 시스템이 적용된다. 실험 결과는 실시간으로 연속영상에서 얼굴을 검출하였다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 2차원 얼굴 영상에서 얼굴의 특징 영역들을 추출하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어하는 방법에 관한 연구이다. 2차원 얼굴 영상에서 얼굴을 추출하기 위해 Hue, Saturation 색상 값을 사용하며, 두 가지 색상 값을 이용하여 피부색과 배경색을 분리함으로써 얼굴 영역을 추출 할 수 있다. 추출 된 얼굴에서 특징 영역인 눈 코, 입술 영역 등의 일지를 각각의 영역에 적합한 추출 방법을 이용하여 추출한 뒤, 프레임 별로 영역들의 움직임을 비교함으로써 영역의 움직임 정보를 획득 할 수 있다. 이 정보를 3차원 얼굴 모델에 적용하여 2차원 동영상에서 획득된 대상의 얼굴의 표정을 3차원 얼굴 모델에 실시간으로 표현 할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.
제7차 컴퓨터 교육과정에 대한 많은 논란과 개선방안이 제기되어 왔지만 경험한 교육과정을 대상으로 성취수준에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2005년도에 대학 신입생을 대상으로 실행했던 컴퓨터 소양 교육과정을 개선하기 위하여 2005년도와 2006년도의 신입생을 대상으로 연차별로 컴퓨터 소양과 활용수준 그리고 양 집단간의 수준 차이를 분석하였다. 이를 위하여 2005년도에 개발된 설문지 사용하여 각 학기가 시작되는 시점에서 학생들의 응답을 분석하였다. 설문자료를 분석한 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 두 집단 모두 다섯가지의 영역에서 영역간의 수준의 차이가 큰 것으로 나타났다. 컴퓨터통신, 기초기능 그리고 정보윤리 보통 이상의 수준을 보였으며, 반면에 기초지식과 소프트웨어 활용 영역에서 보통 이하의 수준으로 나타났다. 두 집단간의 연차별 수준 차이는 거의 없는 것으로 보였다. 컴퓨터통신과 정보윤리 영역에서 미미하나마 2005년도에 비하여 평균이 약간 증가하였으며, 나머지 세 개의 소프트웨어 활용과 기초지식 및 기초기능 영역에서는 각각의 평균이 0.05 이하의 차이를 보이고 있다. 대학 신입생의 컴퓨터 소양교육을 위한 두 집단간의 연차별 선수 지식의 수준차이는 없는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 동영상을 입력하여 손으로 그린 듯 한 회화적 애니메이션을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 회화적 애니메이션에서 가장 중요한 요소 중 하나는 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이다. 이것은 프레임 간 브러시 스트로크들의 부드러운 움직임을 보장해주는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 브러시 스트로크의 부드러운 움직임을 위해서 모션 영역들을 이용한다. 모션 영역은 프레임 간 객체들이 움직이는 영역을 의미하며 두 가지 타입으로 구성되어져 있다. 강한 모션 영역은 연속되는 두 장의 프레임 간 평가된 모션 벡터에 의해서 리얼 에지 및 히든 에지가 움직이는 영역을 말한다. 리얼 에지는 객체들의 윤곽선을 의미하며 히든 에지는 그라데이션 현상이 나타나는 영역에서 명암의 결의 방향을 표현하기 위한 경계를 의미한다. 약한 모션 영역은 모션이 발생한 전체 영역 중 강한 모션 영역을 뺀 영역을 말한다. 회화적 애니메이션에서 시간적 일관성은 이러한 모션 영역들을 이용하여 캔버스 위에 브러시들을 덧칠함으로써 유지될 수 있다.
워터쉐드 알고리즘에 의해 과분할 된 영상은 이후 영상의 이해 및 분석 작업의 편의성을 위하여 영역 병합 작업이 필요하다. 본 논문에서는 유사한 색상을 갖는 영역의 경계선을 보다 잘 유지할 수 있도록 통합 비유사도를 정의하고, 이를 이용한 영역 병합 방법을 제안한다. 통합 비유사도는 영역의 색상 정보, 인접한 두 영역 사이의 평균 그래디언트 값 정보, 두 영역 사이의 인접한 픽셀 수 정보를 이용하여 정의된다. 영역 병합과정에서는 영역 면적의 크기와 영역간 통합 비유사도를 고려한 3 단계 영역 병합 방법을 수행한다. 자연 영상에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 경계선 정보를 보다 잘 유지하고 사람이 느끼기에 보다 정확한 영역 병합 결과를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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