비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 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. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
객체지향 패러다임을 적용한 시스템으로 재개발한다면 재사용을 통한 소프트웨어 생산성 향상을 이룰 수 있고, 유지보수 비용을 절감할 수 있게 된다. 절차중심의 시스템을 객체지향 패러다임을 적용한 형태로 변환시킬 때 특히 코드에서 자동 혹은 반자동으로 객체를 추출하고자 하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 개념적인 객체의 추출이 용이하지 않다. 따라서 추출되는 객체의 개념적 무결성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 절차중심으로 개발된 프로그램을 객체지향 시스템으로 바꾸려고 할 때 발생되는 문제점중의 하나인 객체추출 방법 및 툴에 대해 논한다. 원시 코드 및 설계 복구 정보를 입력받은 후 먼저 실세계의 응용영역에 대한 객체 모델링을 이용하여 객체를 추출한다. 그리고, 코드의 기능, 코드의 전역변수 및 인터페이스를 분석하여 객체를 추출하므로써 객체의 개념적 무결성을 높이며, 클래스 계층구조의 구축을 용이하게 한다.
본 연구에서는 입력된 영상을 구성하는 객체의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 현재 MPEG-7의 XM에서 제안된 영상 검색 기술은 정확한 검색이나 유사도를 측정한 수 있는 기능을 가지는 객체정보를 정확하게 추출했다는 가정하에서 기술되고 있다. 그러나 실제 영상에서 물체의 외곽선을 정확히 추출하는 것은 매우 어려우며 물체 내부에 중요한 특징이 있을 때 이를 표현하기도 어렵다. 따라서 현재의 영상 검색 시스템에서는 물체의 추출 없이 물체 외곽선 및 내부 특징에 대한 대략적인 정보를 이용하여 검색을 할 수 있는 형태 위주의 정보가 필요하다. 이를 위해 8방향 chain code를 이용하여 입력 영상으로부터 물체의 중요한 특징 중 하나인 물체의 내부 외부의 경계선을 추출하여 영상의 특징으로 이용한다. 이렇게 함으로써 기존의 물체 추출의 과정없이 형태에 대한 영상 검색을 수행한 수 있다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 환 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다.
본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.
컴포넌트 시장의 확산으로 소프트웨어 개발 형태가 컴포넌트 기반의 소프트웨어로 새롭게 변형되었다. COM, CORBA, EJB등은 컴포넌트 아키덱쳐들이다. 그 중에서 선의 EJB를 이용하여 만들어진 애플리케이션은 확장성 있고, 트랜잭션을 보장하며 멀티유저 환경에서도 안전하다. UB 설계의 기렬 모델링 언어인 UML을 이용한 EJB 추출방법은 UML 자체가 객체의 식별을 위한 자세한 가이드 라인을 제시하지 않으므로 EJB 추출에 어려움이 있고, 직관적인 경험에 의한 추출방법은 EJB 기반의 프로젝트를 처음으로 개발하고자 하는 개발자에게는 어려움이 있다. 본 논문에서는 정보구조 모델링의 방법[1]을 이용하여 구체적인 객체 추출방법을 제시하며 추출된 객체에서 쉽게 EJB의 빈들로 매핑시킬 수 있다.
본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.
본 연구는 객체 재사용과 재공학을 위해 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 추출하고 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반 한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터페이스 사용 사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용 사례 분석 단계는 인터페이스 구조 그리고 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 등의 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들 간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 좀 더 용이한 효율성을 제공한다.
본 논문에서는 칼라영상에 포함된 객체를 추출할 수 있는 방법을 제시한다. 객체는 상이한 칼라와 텍스처로 구성되는데 이들을 포괄하여 사람이 인식하는 객체와 유사한 형태로 추출할 수 있도록 하였다. 이를 위해 해상도를 줄여가며 영역 분할한 후 그 결과를 조합함으로써 사소한 변화는 흡수하고 중요한 변화가 발생하는 영역 단위의 분할이 가능하도록 하였다. 분할된 영역들의 공간적 정보와 영역 크기 정보를 이용하여 분할된 영역 중에서 핵심 객체영역과 핵심 배경영역을 선택하고 객체 후보 영역에 대해 이들과 칼라 분포 유사도 조사를 하여 핵심객체영역과 유사한 유사도를 갖는 영역들을 최종 객체 영역으로 추출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 단순한 배경을 가진 영상뿐만 아니라 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 내용기반검색, 영상 DB의 인덱싱 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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