시각적인 시스템에서 다양한 형태로 입력되는 목표물 영상을 효과적으로 처리하기 위하여 목표물의 위치 등을 추출할 수 있는 과정이 요구된다. 이러한 목표물의 위치 정보에 따라 다양한 영상의 변화에 대하여 영상 처리 기술이 응용되어지고 있으며, 이에 따라 목표물에 대한 처리 시스템 등 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 log-polar 변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 극좌표계 변환 방법에 의한 입력 영상 내의 목표물의 위치를 측정할 수 있는 2 포인트 극좌표계 변환 방법에 의한 위치 측정 방법을 제시하고자 하였으며, 입력 영상에 대하여 측정하고자 하는 목표물을 극좌표계로 변환한 후에 얻어진 좌 우 극좌표계 영상에 대하여 Centroid 방법에 따른 극좌표 목표물의 무게 중심을 구하였으며, 획득된 무게 중심 좌표를 역변환하여 직각 좌표계의 좌표로 계산함으로서 목표물의 위치를 측정할 수 있었다. 또한, 2 포인트 극좌표계 변환전에 목표물의 중심 좌표법을 산출하고 이를 극좌표계에서 얻어진 중심 좌표의 역변환 값과 비교하여 좌표의 유사도를 얻었으며, 약 99%~104%의 유사도 값을 얻음으로서 오차 범위가 약 4%내의 좋은 결과를 갖는 좌표 위치를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2 포인트 극좌표계 변환에 따른 목표물 위치 측정 방법은 다양한 영상 분야에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다.
본 연구에서는 등고선 영상의 정점근방에서 발생하는 끊김을 연결하기 위하여 극좌표계 선형 보간을 제안한다. 성능을 평가하기 위해 몇 가지의 그래픽 영상에 기존 방법과 제안 방법을 적용한 실험에서, MAE가 평균 1.940화소인 선분을 생성할 수 있었다. 특히 실제의 등고선 영상에 대해서는 1.240화소의 MAE로 기존 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 또한 인접 등고선과 닮은 꼴의 등고선을 생성함으로써 자연스러운 등고선을 재구성하였다.
본 논문에서는 이동 및 회전과 같은 기하학적 공격에 강인한 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 캐릭터 영상과 같은 임의의 모양을 가지는 영상에 적용하기 위한 기존 극좌표계 이산변환 (PSADT:Polar Coordinates Shape Adaptive Discrete Transform)에 의한 기법을 기반으로 한다. 극좌표계 이산변환에 의한 기법은 영상 객체의 모양이 유지되면 각종 기하학적 공격에 대하여 완벽한 강인성을 제공한다. 하지만 일반 사각형 영상에는 워터마크를 삽입하고 추출하는 과정에서 발생하는 워터마크 신호의 불일치로 인하여 적용에 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 워터마크 신호를 영상에 내재된 특정인 모서리를 이용하여 정렬하는 새로운 기법을 제안한다. 즉 제안된 방법은 악의적 공격에 대해서도 그 모양이나 위치가 바뀌지 않는 일관된 영역을 결정하고 해당 영역에 극좌표계 이산변환에 의한 기법을 사용하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 압축뿐만 아니라 기하학적 공격에 대해서도 강인함을 보인다.
이 논문에서는 회전각도에 무관하게 회전 얼굴과 회전각도를 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 회전된 얼굴 검출은 회전에 따른 얼굴 외형의 큰 변화로 인해 어려운 분야이다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 얼굴 구성요소들의 위치 정보가 유지되기 때문에 회전으로 인한 얼굴의 외형 변화가 없게 된다. 이에 따라 회전이 없는 정면 얼굴 검출에 사용되지만 회전에 민감한 특성을 갖는 HOG와 같은 특징들이 회전얼굴을 검출하는 과정에서 효과적으로 사용될 수 있다. 극좌표계 변환된 영상에서 얻은 HOG 특징을 SVM을 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 학습 데이터는 회전이 없는 정면 얼굴 영상만을 사용하였다. 3600개 회전 얼굴 영상에 대한 실험 결과 97.94 %의 회전각도 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상들에서 회전 얼굴들의 위치와 회전 각도를 정확하게 검출하였다.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
본 논문에서는 임의의 모양을 가지는 영상 객체(image object)에 적용 가능한 모양적응 이산변환(PSADT : Polar coordinates shape adaptive discrete transform)에 기반한 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 대수-극 좌표계(log-polar coordinates)와 모양적응 이산변환을 이용하여 제안된 기법은 MPEG-4의 VOP와 같은 임의의 모양을 가지는 영상 객체에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 기존 기법에 비하여 회전과 크기 변화와 같은 기하학적인 공격에 대하여 우수한 강인성을 제공한다.
본 논문에서는 임의의 모양을 가지는 영상 객체(image object)에 적용 가능한 모양적응 이산변환(PSADT : Polar coordinates shape adaptive discrete transform)에 기반한 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 대수-극 좌표계(log-polar coordinates)와 모양적응 이산변환을 이용하여 제안된 기법은 MPEC-4의 VOP와 같은 임의의 모양을 가지는 영상 객체에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 기존 기법에 비하여 회전과 크기 변화와 같은 기하학적인 공격에 대하여 우수한 강인성을 제공한다.
본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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