전통적인 이진 가산기는 최상위 비트까지 올림수 전달이 발생하고 직렬가산을 수행한다. 그러나, 변형부호화자리수 체계를 이용한 광가산기는 이진 가산기에서 발생하는 연속적인 올림수 전달을 제한하도록 제안되었다. 본 논문에서는 9가지 부호화된 입력 패턴 중에서 동일한 가산 결과를 가지는 패턴을 동일군으로 하여 5개의 기준패턴으로 만들어 기호치환 규칙수를 줄였다. 또한 결합공간부호화된 입력 패턴과 마스크의 직렬연결로 기존의 기호치환 가산기의 인식 단계에서 필요한 어떤 공간적인 연산없이 인식하여 시스템의 크기를 줄였다.
변형불변 패턴인식을 실현하기 위하여 크기와 회전변위에 대해 불변인 극-로가리즘 좌표변환을 이용하였고, 좌표 변환을 수행하기 위하여 Lee 방식의 투과함수를 갖는 CGH를 CAD용 포토(UV light)패턴 발생기에 의해 마스크로 제작하였다. 광학적으로 좌표변환된 입력패턴은 본 논문에서 제시한 광상관기에 입력되었으며, 실시간 홀로그래피에 의한 기록매질로서 $BaTiO_3$ 단결정을 정합필터로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 광상관기를 사용하여 크기와 입력에 대한 자기상관값의 변화를 실험적으로 제시함으로서 변형불변 패턴인식을 증명하였다.
본 논문에서는 얼굴 표정 인식을 위한 지역미세패턴(local micro pattern)의 하나인 LBP(Local Binary Pattern) 코드의 잡음에 대한 단점을 해결하기위하여 새로운 미세패턴 방법인 LDP(Local Directional Pattern)를 제안한다. 제안된 방법은 LBP의 문제점을 해결하기 위해 $m{\times}m$ 마스크를 이용하여 8개의 방향 성분을 구하고, 이를 크기에 따라서 정렬한 후 상위 k개를 선정하여 해당 방향을 나타내는 비트를 1로 설정한다. 그리고 8개의 방향 비트를 순차적으로 연결하여 최종 패턴 코드를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 회전에 대한 영향이 적으며, 잡음에 대한 적응력이 현저히 높았다. 또한, 제안된 방법을 기반으로 얼굴의 영구적인 특징과 일시적인 특징을 함께 표현하는 새로운 지역미세패턴의 개발이 가능함을 확인하였다.
얼굴 인식은 표정과 포즈 또는 주변 조명변화 등 예기치 못한 영향으로 어려움이 크다. 또한 모바일 장치에서 실시간 처리를 위하여 모바일 환경의 한정된 제한이 필히 고려되어야 한다. 본 논문에서 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 얼굴 검출은 선형(Linear) 또는 위상(Phase-only) 정합 필터(Matched filter), 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 먼저 얼굴 후보 윈도우 영역은 정합필터의 출력에 의하여 추출되고 그 다음에 피부색 테스트와 에지 마스크 필터링 테스트로 검출된 후보 영역 중 오경보(False alarm) 영역이 제거된다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 JAVA를 이용하여 개발되었다. 실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 인식이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.
음성 인식 기술의 발전에도 불구하고 잡음 환경하의 음성 인식은 여전히 어려운 분야이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 음성 정보 이외에 시각 정보를 이용한 시각 음성인식에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 시각 정보 또한 음성과 마찬가지로 주위 조명 환경이나 기타, 다른 요인에 따른 영상잡음이 존재하며, 이런 영상잡음은 시각 음성 인식의 성능 저하를 야기한다. 따라서 인식 성능 향상을 위해 시각 특징 파라미터를 어떻게 추출하느냐는 하나의 관심분야이다. 본 논문에서는 HMM기반 시각 음성인식의 인식 성능 향상을 위한 영상 기반 접근방법에 따른 시각 특징 파라미터의 추출 방법에 대하여 논하고 그에 따른 인식성능을 비교하였다. 실험을 위해 105명에 화자에 대한 62단어의 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 히스토그램 매칭, 입술 접기, 프레임 간 필터링 기법, 선형마스크, DCT, PCA 등을 적용하여 시각 특징 파라미터를 추출하였다. 실험결과, 제안된 방법에 의해 추출된 특징 파라미터를 인식기에 적용하였을 때의 인식 성능은 기본 파라미터에 비해 약21%의 성능 향상이 됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 새로운 주요객체 자동추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 2단계 과정으로 요약될 수 있다. 1단계로 객체와 배경을 분리하는 영상분할 작업을 수행한다. 우선적으로 '인간은 3또는 4개의 주요 색상으로 축약하여 사물을 인식한다'는 연구 결과에 따라 K-means 알고리즘을 이용하여 3구역으로 분할하고, 분할된 영상 간 히스토그램 유사도를 계산하여 임계값 이상으로 유사하면 병합하는 과정을 수행한다. 2단계로 영상구도에 근거해 분할된 영상 중에 객체라고 지정하는 작업을 수행한다. 사람이 사진을 잘 찍기 위해서는 '주요객체의 위치를 영상구도에 맞추어 촬영하는 것이 바람직하다는 사실'에 근거하여 삼각구도를 바탕으로 가중치 마스크를 설계하여 객체위치를 역 추정하였다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 약 400개의 영상에 대해 실험하였으며, 최근에 발표된 KMCC, GBIS방법과도 비교하였다.
의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 랜덤 위상 암호화된 기준빔을 이용한 광 보안 기술과 생체 인식기술을 접목시킨 새로운 디지털 홀로그래픽 보안 시스템을 제안하고 구현하였다. 일반적인 광보안 시스템의 암호화된 아날로그 영상이 아닌 지문 및 얼굴사진, 문서 정보 등을 포함하는 디지털 정보가 홀로그래픽 메모리의 다중화 기술에 의해 저장되었다. 랜덤 위상 마스크는 기준빔을 암호화하여 불법 복제를 방지하는 복호화 키로 사용되었고, 64×64 크기를 갖는 2차원 위상 마스크를 통해 3.6×10-4의 Raw BER과 4㎛의 매우 높은 위치 선택도를 얻을 수 있었다. 또한 실시간 정보 추출을 위해 위치 제어 센서가 필요 없는 저가의 판독기 구현에 적합한 기록패턴과 영상 신호처리를 개발하였으며, 홀로그램 지문 정보와 사용자의 지문 정보를 비교 검증함으로서 타인에 의한 불법 도용의 위험성을 제거하였다.
디지털 영상처리는 의료산업, 위성사진, 공장자동화 영상인식 등 넓고 다양한 분양에 활용되고 있다. 하지만 이러한 영상 데이터는 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 열화가 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 AWGN, salt and pepper 잡음이 대표적이다. AWGN에 훼손된 영상을 복원하기 위한 공간영역 방법에는 MF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 기존의 방법들은 에지와 같은 상세 정보를 훼손하는 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 AWGN 환경에서 국부 마스크의 에지 크기에 따라 화소 방향에 따른 가중치 필터, 공간 가중치 필터 및 평균 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
현재 영상 신호처리는 디지털 시대를 맞이하여 차량 인식, 보안 그리고 로봇 등의 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 영상은 영상 데이터를 전송, 저장, 처리하는 과정에서 salt & pepper 잡음에 의해 열화가 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 영상에 첨가된 salt & pepper 잡음을 완화하기 위하여, 영상 내 마스크를 4개의 영역으로 세분화하여 각 영역에서 비잡음 화소 수를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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