본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 통신방의 2-상태 스취칭 실패함수를 구하기 위한 알고리즘과 단섭간 신뢰도 계성방법을 제시하였다. 통신망을 그래프로 모형화하고, 이 그래프에 대한 일련의 행열변환을 함으로서 모든 통신통로를 차단하는 최초컷-\ulcornerV 행열을 구하였으며 최소 컷-\ulcornerV행열로부터 2-상태 스위칭 실패함수를 구하였다. 또한 2-상태 스위칭 실패함수에 확률변수를 대응시켜 통신망의 단점간 신뢰도를 계정하였다. 제안된 알고리즘을 설명하기 위하여 몇가지 예를 보였으며 복잡하고 규모가 큰 망에 대한 단점간 신뢰도를 계정하기 위해서 전산기 프로그램을 제시하였다.
본 논문에서는 병렬 프로그램을 구성하는 $2^n$개의 타스크 모듈들을 n-차원 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에 전체 통신 비용이 최소가 되도록 일대일 매핑하는 문제를 다룬다. 하이퍼큐브에서 최적 매핑을 구한 것은 NP-complete문제이다. 본 논문에서는 먼저 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에서의 매핑 문제를 그래프 상에서의 최대 컷세트 집합을 구하는 문제로 변환시키는 그래프 변형 기법을 제안한다. 이러한 그래프 변형 기법을 사용하여 기존의 그래프 이분할 방법을 변형된 그래프 상에 반복 적용함으로써 하이퍼큐브에 타스크 모듈들을 효율적으로 일대일 매핑하는 반복 매핑 알고리즘을 제안한다. 여러가지 타스크그래프 상에서의 실험을 통해, 제안된 반복 매핑 알고리즘이 기존의 greedy나 recursive 매핑 알고리즘들 보다 성능이 우수함을 보인다. 특히 제안된 알고리즘은 하이퍼큐브-isomorphic, 메쉬등과 같은 정형 그래프 상에서 성능이 우수하며 거의 모든 정형 그래프에서 최적 매핑을 찾음을 보인다.
회로망을 해석하는데는 i) 지로해석법, ii) 루우프해석법, iii) 메슈해석법, iv) 마디해석법, v) 컷세트해석법및 vi) 상태공간해석법 등이 사용됨은 이미 알고 있다. 다루는 회로가 비교적 간단한 구성의 선형, 시불변 회로망이고 또한 종이와 연필로 회로망해석을 수행하여야 될때에는 익혀온 이들 해석법을 관례대로 따르면 될 것이나, 다룰려는 회로망이 대형인 복잡한 구조의 것이든지 혹은 비선형소자, 시변소자 등을 포함하는 경우에는 독립회로방정식들을 체계있게 세워 나가는데에도 어려움이 있거니와, 설혹 회로방정식군을 세웠다 하드라도 이들을 풀어 나가는데에도 이젠 우리가 할 수 있는 능력한계를 느끼게 된다. 전자계산기가 스스로 독립성을 지닌 필요한 개수의 회로망방정식들을 작성하고, 또한 풀이도 요구되는 특성을 갖는 회로망을 설계하여주면, 많은 수고와 번거로움이 덜어진다. 이러한 뜻에서 전산기의 활용에 의한 회로망의 해석, 설계 (computer oriented network analysis and synthesis)이론이 바람직하다. 여기서는 이러한 전산기의 사용에 의한 회로망의 해석, 설계이론의 기초가 되는 부분을 가려서 위상 그래프이론에 따른 회로망 해석방법을 해설한다.
영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.
본 논문은 모터 샤프트 제조 공정에서 발생하는 이중컷 불량을 검사하기 위한 영상 처리 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 영상의 밝기를 이용하여 외곽선을 추출하는 단계와 추출된 외곽선을 이용하여 이진화된 경계선 그래프를 구하는 단계, 최종적으로 이진화된 경계선 그래프를 이용하여 불량품을 판정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서는 두 절단면이 분리되어 있는 결함과 두 절단면이 연결되어 있는 결함을 각각 type 1 결함과 type 2 결함이라고 정의하였다. 실제 제조 과정에서 112개의 양품과 44개의 불량품 (type 1 불량 34개 및 type 2 불량 10개) 샘플을 수집하였으며, 수집한 샘플을 이용하여 제안된 알고리즘을 검증하였다. 알고리즘 시험 결과 100% 정확도로 양품과 불량품을 판정하였으며, 불량품의 경우도 type 1 불량과 type 2 불량을 정확히 구분하는 것으로 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 추가적으로 다양한 샘플에 대해 신뢰성을 확보한 후 실제 현장에 사용할 계획이다.
본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.
본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 새로운 척도에 기반한 다노출 영상 융합 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 각 노출정도에 따른 픽셀값의 그래프가 컨벡스 형태를 갖는다는 성질과 대조 값의 차이를 고려한 MRF (Markov Random Field) 기반의 에너지 함수를 설계하고 그 에너지 함수를 그래프컷 (Graph cut) 으로 풀어 각 노출치 영상에 대한 가중치 맵 (weight map)을 형성한다. 그리고 가중치 맵을 곱한 각 영상을 더함으로써 융합된 영상을 얻는다. 제안한 컨벡스 성질을 기반으로 한 척도는 특정 컬러 성분이 다른 컬러 성분보다 먼저 과노출 상태에 도달 한 경우의 영역을 가중치 계산에서 제외할 수 있기 때문에 기존의 가중치 기반의 방법보다 정확한 가중치 맵을 형성할 수 있게 한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 다노출 영상 융합에 비해 보다 넓은 영역에서 원 영상의 정보를 더 잘 표현하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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