본 논문에서는 회귀도 기반의 중요도 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 군집의 분포 정보를 이용하여 중요도를 검출한다. 우선, 이를 입력 영상에 군집 기법을 수행한다. 그리고 각 군집의 분포를 분석하여 각 군집에 대한 회귀도, 응집도, 그리고 중심밀집도를 추출한다. 마지막으로 회귀도, 응집도, 그리고 중심밀집도를 곱함으로써 중요도를 검출한다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 기법들 보다 중요도를 정확하게 검출하는 것을 확인할 수 있다.
영상분석의 한 분야로서 에지 검출을 이용하는 많은 분야가 있다. 영상의 에지는 입력 영상에 대한 많은 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 에지검출을 통한 윤곽선 추출을 하여 각각의 픽셀에 대한 에지검출 결과값을 비교하였다. 입력영상으로는 얼굴이미지를 사용하였으며 서로 다른 이미지에 대한 Sobel Filter의 검출의 결과 데이터를 각 픽셀마다 비교함으로써 원영상에 대한 동일인임을 판단하는 기준을 제시하였다.
본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용하여 각 프레임에서 유성음, 무성음, 그리고 묵음 구간을 검출하는 구간검출 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 입력으로는 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 고속 푸리에변환 계수가 사용되어 네트워크가 학습된다. 본 실험에서는 원 음성에 백색잡음이 중첩된 음성을 신경회로망에 입력함으로서 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 묵음 구간의 검출성능 결과를 나타낸다.
본 논문은 UWB(Ultra Wide-band) 통신 시스템에서 효과적인 신호 검출 알고리즘을 제안한다. UWB 통신 시스템은 차세대 통신 시스템으로 각광 받고 있는 기술로써, 매우 낮은 파워의 송신 신호를 사용한다. 그로 인해 잡음 및 다중 경로 환경하에서 신호 검출 알고리즘이 시스템 성능에 매우 중요한 부분으로 작용한다. 제안된 알고리즘은 신호 검출 성능을 높이기 위해, 신호의 정확한 위치를 잡는 Tracking과정에서 사용되는 DLL 구조를 활용하여 보다 세밀한 신호 탐색이 가능하다. 실험 결과 신호 위치를 기준으로 신호길이의 1/3 내에서 신호를 검출할 확률이 AWGN 15dB 이하에서 30% 정도 높아짐을 확인하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.209-212
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2001
본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.
본 논문은 지문인식률에 있어서 중요한 요소인 중심점(core point) 검출에 대하여 기존의 Poincare 지수를 이용하는 방법과 Sine을 취하는 방법의 결점을 해결하기 위해 마스크 블록을 이용하여 중심점을 검출 하는 방법을 제안하였다. 이에 대한 실험결과는 기존의 방법보다 빠르면서 검출 일관성에서도 좀더 나은 결과를 나타내었고 Arch형 지문의 중심점 검출에 있어서도 기존 방법들의 오류를 줄일 수 있었다.
움직임 검출은 비디오 감시 시스템의 작업부하를 줄여주는 주요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 검출 알고리즘의 작업부하를 분석하고, 움직임 검출의 정확도와 작업부하를 고려한 경우의 최적 알고리즘을 도출한다. 비디오 감시 시스템에서 획득된 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 움직임 프레임 비율이 낮은 환경의 비디오 감시 시스템에서는 차 프레임과 GMM을 이용하는 알고리즘이, 움직임 프레임 비율이 높은 환경에서는 GMM만을 이용하는 알고리즘이 정확도와 수행시간을 통합한 성능지수 관점에서 가장 효과적인 움직임 검출 솔루션이 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 접사에서의 주요 객체 검출과 검출된 주요객체의 가장 최적화된 구도를 사용자에게 안내하는 방법을 제안한다. 대부분의 접사는 주요객체에 초점을 맞추고 배경이 되는 영역은 아웃 포커싱 기법을 사용하여 촬영한다는 점에서 착안하여 주요 객체를 검출하고 검출된 주요객체와 사진 구도의 3등분할점과 구도점의 상관관계에 대하여 계산하여 최적의 구도라고 판단되는 화면으로 사용자를 유도한다. 제안하는 방법으로의 실험했을 때 좋은 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP: Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST: Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.
차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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