본 논문에서는 영상의 flexible subblock을 이용하여 영상내에 물체의 이동이나, 빛의 변화, 시각점(view-point)의 변화등에 덜 민감한 영상 검색을 방법을 제안한다. 특징 값으로는 Ohta 컬러 공간으로부터 1, 2, 3차 central 모멘트 값을 추출해 내고, 쌍직교 웨이블릿 변환을 통해 고주파 영역으로부터 수직-수평 방향 성분을 추출하여 인덱스화 시킴으로써 인덱스를 위한 저장 공간을 줄이고 계산 시간을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 2개의 특징 값을 다단계(multi-step) K-NN 방법에 적용시킴으로서 사용자가 검색하고자 하는 가장 유사한 k 개의 영상만을 사용자에게 보여 주도록 설계하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 RGB 색상 공간을 그대로 적용하여 실험한 결과를 비교해 보았다. 추가적으로, 영상의 전역적인 유사성뿐만 아니라, 각 블록의 독립적인 특징 값을 이용하여 특정 블록에 대한 검색 환경도 제공하여 보다 의미있는 검색 환경을 제공하고 있다.
본 논문에서는 초음파 영상의 대한 내용기반 검색을 위한 초음파 영상의 특징 추출방법과 추출된 특징들을 이용한 검색 방법에 대해 제안한다. 내용기반 초음파 영상 검색을 위한 특징들로 공간영역에서 히스토그램과 웨이브릿 변환후 각 부대역에서 통계적 특성을 추출한다. 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특성은 질의 영상과 유사한 영상의 특성 벡터 거리가 평균 특성 벡터 거리보다 작다는 특성을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 일차 검색을 수행하여 그 결과를 공간영역의 히스토그램을 이용한 이차 검색을 위한 후보로 사용함으로써 이차 검색의 대상이 줄어들게 된다. 히스토그램을 이용한 검색은 대상이 많을수록 오류를 범할 가능성이 높아짐으로 검색대상을 줄인다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 히스토그램을 사용함으로써 영상내 의학적 객체의 이동이나 회전에 무관하게 검색을 수행할 수 있다.
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.427-431
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1998
스테레오, MIDI, MP3 등등의 신호를 입력으로 하여 음상의 공간감, 거리감, 방향감, 확산감, 위치감 등이 지각을 느끼게 하는 공간적 현장감 시스템을 제안한다. 본 제안은 2채널로 기록된 매체를 2채널 또는 다채널로 표현이 가능하며 영상과 더불어 두 개의 스피커만으로도 입체 음향을 즐길 수 있다. 음악의 경우는 장르에 따라 각각의 특징을 가지고 있다. 그러한 특징은 위치감과 방향감에 의해 음장의 형태를 구현하고 공간감 거리감을 부과하므로 입체 음장 구현을 도모한다. 그리고 확산감을 부과하므로써 실조화 공간 음장을 구현할 수있다. 본 논문은 특정한 음색을 변화하기 위하여 이퀄라이저를 이용할 필요가 없으며, 다양한 음장 형태를 DSP를 이용 알고리즘화 하여 구현하던 것을 본 RSF는 아날로그 방식으로 구현하므로써 노이즈 측면과 PCB 패턴 부분 고려등을 고려하지 않고도 구현할 수 있다.
본 논문에서는 다차원 특징 공간에서 퍼지규칙을 자동으로 생성하기 위해 다차원 공간을 효과적으로 패턴 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 공간의 순차적 재분할(sequential subdivision)에 기초하며, 생성된 패턴 부공간의 크기는 불규칙하다. 제안된 방법에서 최초의 n차원 패턴 공간은 패턴의 분포 특성을 고려하여 서로 다른 크기를 갖는 2개의 부공간으로 분할된다. 이 부공간중 재분할할 패턴 공간이 선택되고, 이 재분할은 중지 조건이 만족될 때까지 재귀적으로 반복된다. 본 제안의 결과는 인공위성 Landsat TM을 사용한 2,4,7번 밴드의 다중분광 이미지에 적용시켰으며, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 비정형 건축물 및 건축공간에 대한 사회적인 요구가 증대되고 있으며 전 세계 주요 도시에서 비정형 건축물의 사례를 쉽게 볼 수 있다. 본 연구는 현재 건설된 대표적인 비정형 건축물에서의 사용자 행위를 조사하고 이를 분석하여 비정형 건축공간에서의 인간행동의 특징을 분석하였다. 본 연구는 궁극적으로 비정형 건축공간 설계의 거주 성능 검토를 위한 인간행동 시뮬레이션 기술개발을 목표로 하고 있으며 이번 연구결과는 이를 위한 사용자 행위 모델링과 시뮬레이션 기술개발에 활용될 수 있다. 이와 같은 연구는 선행연구들에서 비정형 건축공간에서 어떠한 행동적인 특징이 발생하는지에 대한 조사나 분석을 찾아보기 힘든 상황이기 때문이다. 본 연구에서는 기존의 인간행동 시뮬레이션 도구에서 간과했던 비정형 건축공간에서 인간행동의 특징을 도출하였다. 즉, 대표적인 비정형 건축물을 현장방문 및 조사하여 전형적인 공간과 다른 비정형 건축물에서의 사용자 행동을 조사하여 다른 행동이 나타나는 곳과 행동을 도출하였다.
특징 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특징 집합의 추출과 추출된 특징 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 자동적으로 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점(FFPs:Facial Feature Points)을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 또한, 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였으며, 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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