• 제목/요약/키워드: 고유 영상

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PCA와 템플릿 정합을 사용한 눈 및 입 영상 기반 얼굴 표정 인식 (Eye and Mouth Images Based Facial Expressions Recognition Using PCA and Template Matching)

  • 우효정;이슬기;김동우;유성필;안재형
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.7-15
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    • 2014
  • 본 연구는 PCA와 템플릿 정합을 사용한 얼굴 표정 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 얼굴 영상은 Haar-like feature의 특징 마스크를 사용하여 획득한다. 획득한 얼굴 영상은 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리하여 얼굴 요소 추출에 용이하게 나눈다. 얼굴 요소 추출은 눈 영상과 입 영상을 추출하는 과정으로 먼저 학습영상으로 PCA를 거쳐 생성된 고유얼굴을 구한다. 고유 얼굴에서 고유 입과 고유 눈을 획득하고, 이를 얼굴 분리 영상과 템플릿 매칭시켜 얼굴요소를 추출한다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징으로 표정을 인식한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 방법보다 추출률이 우수하게 나왔으며, 특히 입 요소의 추출률은 99%에 달하였다. 또 이 얼굴 요소 추출 방법을 표정인식에 적용하였을 때 놀람, 화남, 행복의 3가지 표정의 인식률이 80%를 상회하였다.

고유치 기반 필터를 이용한 위성 SAR 영상 간섭신호 제거 기법 (Analysis of SAR Interference Suppression Techniques using Eigen-subspace based Filter)

  • 이보윤;김범승;송정환;이우경
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.63-68
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    • 2017
  • 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar)는 전자파를 이용하여 영상을 생성함에 따라 주 야간 상황과 무관하게 안정적인 광역 관측자료를 확보할 수 있으며 기상 제약 환경과 무관하게 전략적 상업적 목적으로의 감시 및 관찰 기능을 요구하는 임무에 광범위하게 활용될 수 있다. 그러나 SAR 위성 시스템의 경우 넓은 대역의 주파수를 사용하기 때문에 인접대역을 사용하는 레이다 시스템 및 통신기기로부터 간섭 영향에 의해 영상품질을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 SAR 영상의 품질향상을 위해 간섭 제거 기법인 고유치 기반 필터(Eigen-subspace based Filter) 기법을 제안하였으며, SAR 위성의 간섭제거 알고리즘인 고유치 기반 필터 기법의 정량적인 성능 분석을 위해 일반적인 노치 필터(Notch Filter) 기법을 적용한 결과를 토대로 비교 검증하였다.

KT 변환과 템플릿매칭을 이용한 얼굴 인식 방법 (Comparative Study on the Recognition of Face Image Using the KL transform and the Template Matching)

  • 강환일;송영기;이세영;정요원
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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    • pp.301-305
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    • 1999
  • 얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

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KL 변환과 템플릿매칭을 이용한 얼굴 인식 방법 (Comparative Study on the Recognition of Face Image Using the KL transform and the Template Matching)

  • 강환일;송영기;이세영;정요원
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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    • pp.301-305
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    • 1999
  • 얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

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Optical flow의 레벨 간소화와 잡음제거를 이용한 2D/3D 변환기법 연구 (A Study on 2D/3D image Conversion Method using Optical flow of Level Simplified and Noise Reduction)

  • 한현호;이강성;은종원;김진수;이상훈
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 2부
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    • pp.441-444
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    • 2011
  • 본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.

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항공 영상 분석을 위한 고유영상과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 (Shadow Reconstruction Based on Intrinsic Image and Multi-Scale Gamma Correction for Aerial Image Analysis)

  • 박기홍
    • 한국항행학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.400-407
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    • 2019
  • 본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.

고유특징 정규화 및 추출 기법을 이용한 걸음걸이 바이오 정보 기반 사용자 인식 시스템 (Gait-based Human Identification System using Eigenfeature Regularization and Extraction)

  • 이병윤;홍성준;이희성;김은태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.6-11
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    • 2011
  • 본 논문에서는 고유특징 정규화 및 추출 기법(ERE: Eigenfeature Regularization and Extraction)을 이용한 걸음걸이 바이오 정보 기반 사용자 인식 시스템을 제안한다. 먼저 카메라 센서에서 취득한 걸음걸이 시퀀스로부터 사용자 인식을 위한 특징 정보로 걸음걸이 에너지 영상(GEI: Gait Energy Image)을 생성한다. 학습 단계에서는 갤러리 걸음걸이 에너지 영상에 ERE를 적용하여 정규화된 변환행렬을 획득하여 고유공간(eigenspace)에 사상된 특징정보를 구하고, 검증 단계에서는 걸음걸이 에너지 영상을 학습단계에서 생성한 고유공간에 사상하여 최근접 이웃 분류기를 이용하여 사용자를 인식한다. 제안한 시스템의 유효성 검증을 위해 CASIA 걸음걸이 데이터셋 A를 이용하여 실험하였고, 기존 연구에 비해 인식 정확도 면에서 우수한 성능을 보여주었다.

소나영상을 이용한 수중 물체의 식별 (Identification of Underwater Objects using Sonar Image)

  • 강현철
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권3호
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    • pp.91-98
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    • 2016
  • 소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

3D 비디오 기법을 이용한 카툰 형식의 콘텐츠 연구 (A Study on Contents of Cartoon Forms available 3D Video Technique)

  • 주헌식
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.247-248
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    • 2016
  • 본 논문에서는 비디오카메라로 촬영한 영상이나 스마트폰 카메라로 촬영한 비디오 영상 혹은 사진들을 영상 편집 기법으로 카툰 형식으로 표현하여 콘텐츠를 제작한다. 카툰 형식의 콘텐츠는 기존 일반 비디오 영상과는 다른 시각화를 나타내고, 카툰 장르의 특성을 가지고 콘텐츠를 표현한다. 카툰은 하나의 칸이나 선을 구성하여 그 영역으로 카툰 고유의 특성을 표현한다. 이러한 카툰은 카툰의 특성을 갖고, 정보나 내용을 일반 영상과 다른 친밀감을 가지고 표현한다. 또한 본 연구에서는 비디오 콘텐츠를 카툰 고유의 특성과 3D 비디오 효과를 적용하여 콘텐츠를 제작하여 활용하도록 한다. 이렇게 콘텐츠를 제작함으로써 2D 콘텐츠 보다 더 입체감과 사실감을 표현하여 콘텐츠에 대한 흥미와 관심으로 콘텐츠의 효과를 극대화 할 수 있다고 사료한다.

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고유값 분석을 이용한 효과적인 후판 인식 (An Effective Steel Plate Detection Using Eigenvalue Analysis)

  • 박상현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.1033-1039
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    • 2012
  • 본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 고유값을 이용하여 직선 패턴을 검출하고 이를 바탕으로 각각의 후판을 인식하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석 및 인식하기 위해서 먼저 후판의 직선 에지를 검출한다. 후판 영상의 직선 에지 검출을 위해 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 특성과 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 다음으로 직선 에지의 방향 정보와 원점에서의 거리 정보를 분석하여 전체 영상에서 각각의 후판을 검출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출함을 보여준다.