본 논문에서는 HOG 기반 보행자 검출 및 추적에서, HOG feature의 슬라이딩 윈도우의 수와 피라미드 층 수가 알고리즘의 수행속도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 윈도우의 수와 피라마드 층 수를 줄이는 방법을 제안하여 전체적인 보행자 검출 및 추적 속도를 증가시키고자 한다. 구체적으로, 제안하는 알고리즘은 검출 단계에서 색상의 선명도를 이용하여 관심 영역을 프레임 내에 지정함으로써 슬라이딩 윈도우의 수를 줄이고, 부가적으로 피라미드 층 수 또한 줄어들어서 보행자 검출 속도를 향상시킨다. 그리고 추적 단계에서는 보행자로 검출된 윈도우의 색상 정보를 이용하여 검출된 보행자를 빠르고 정확하게 추적하는 하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
동영상 자동 분석은 비디오 데이터의 내용 기반 색인과 검색을 위한 첫 단계이다. 본 논문에서는 정형적인 구조를 가진 뉴스와는 달리 비정형적인 특성을 가진 축구 동영상에서 사용자의 관심이 되는 하이라이트 장면의 영상 특징을 이용하여 그 구조를 분석하여 하이라이트 장면을 검출하는 방법을 제안한다. 이전 연구를 토대로 그라운드영역과 골대 유무에 따라 하이라이트 후보 장면을 찾는 과정에서 경기마다 달라지는 임계값에 영향을 받지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 여러 종류의 축구 경기 하이라이트 분석에 있어서 그 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
삶의 질이 높아감에 따라 환경에 대한 사람들의 관심이 늘어가고 있다. 그중 미소량으로도 인체에 치명적인 해를 주는 유기인 화합물에 대한 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있다. 이를 검출할 수 있는 센서로서 광학식 센서는 기존의 센서(반도체식, 전기화학식 등)에 비하여 선택성과 반응전후의 복귀성 및 온·습도의 영향 등의 문제를 개선할 수 있다. 기존의 광학식 센서는 원적외선 영역을 이용하는데 이는 광학식 센서의 경우 높은 감도를 보이나 이들 시스템은 냉각장치를 요구하며 장비의 가격이 고가인 단점이 있다. (중략)
실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.
확산형 콜리메이터는 촬영 대상을 축소 촬영하거나 넓은 관심영역을 작은 감마카메라를 사용하여 검출하기 위해서 사용한다. 확산형 콜리메이터와 블록형 섬광체 및 픽셀형 섬광체 배열을 사용하는 감마카메라에서 방사선원이 관심영역 주변에 위치할 때 섬광체 표면에 감마선이 대각선으로 입사하게 되면, 섬광체 깊이 방향으로 대각선으로 검출되기 때문에 공간 분해능이 저하된다. 본 연구에서는 이러한 관심영역 외곽에서의 공간 분해능을 향상하기 위한 새로운 시스템을 설계하였다. 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용하여 각 섬광 픽셀을 콜리메이터 구멍의 각도와 크기에 맞게 일치하도록 구성하면, 감마선이 섬광체의 여러 깊이에서 반응하더라도, 하나의 섬광 픽셀 위치로 영상화 할 수 있다. 즉, 대각선 방향의 여러 지점에서 검출되더라도, 감마선은 하나의 섬광 픽셀과 상호 작용하기 때문에 공간 분해능의 저하가 발생하지 않는다. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션을 통해 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라와 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라를 설계하여 공간 분해능을 비교 평가하였다. 관심영역 외곽에서 발생한 감마선을 통해 획득한 영상에서 공간 분해능은 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 4.05 mm였고, 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 2.97 mm의 공간 분해능을 보였다. 사다리꼴 셀형 섬광체를 사용한 시스템에서 26.67% 공간 분해능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
최근 컴퓨터 기술의 발전과 함께 임베디드 기기 또한 다양한 기능을 갖추기 시작했다. 본 연구에서는 최근 활발하게 진행되고 있는 영상센서를 사용한 임베디드 기기 등 자원이 적은 기기에서 효율적인 얼굴 추적 방식을 제안한다. 정확한 얼굴을 얻기 위하여 MB-LBP 특징을 사용한 얼굴 검출 방식을 사용했으며, 다음 영상에서 얼굴 객체 추적을 위하여 얼굴 검출시 얼굴 주변 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 그리고 얼굴을 검출을 못하는 영상에서는 기존의 객체 추적 방식인 CAM-Shift를 사용해 객체를 추적해 객체 정보의 손실 없이 정보를 유지할 수 있도록 하였다. 본 연구는 기존 연구와의 비교를 통하여 객체 추적 시스템의 정확성과 빠른 성능을 확인하였다.
정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.
본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI:Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.
오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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