본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 노약자의 관찰을 위하여 움직임 센서를 이용하여 움직인 정보를 이용하는 방식을 제안한다. 사람이 물체를 움직일 때에 물체에 부착된 3축 가속도 센서를 이용해 움직임 데이터를 전달받고 전달받은 움직인 데이터를 SVM을 이용하여 물체의 움직임을 추정한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 실험에 이용한 데이터들을 데이터베이스화 하여 신경회로망의 학습에 사용하였고, 일상적으로 걸어갈 때, 빠르게 뛰어갈 때, 넘어질 때의 3가기 경우의 움직임을 제대로 검출해 내는가에 대한 실험을 하였다. 실험 경과 80% 이상의 검출 성공률을 볼 수 있었다.
본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28%이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.
인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.249-252
/
2001
본 논문에서는 실제 물체 윤곽을 검출하기 위해 물체 분할 과정에서 변이(disparity) 정보를 이용한다. 스테레오 정합(stereo matching)으로 획득한 변이도에서 불연 속한 부분은 물체의 경계나 변이가 할당되지 않는 폐색 영역 일부분에서 나타날 수 있으므로, 변이 변화가 작 은 영상의 각 영역은 같은 물체의 일부분이라는 것은 직관적으로 명백하다. 분할 과정은 이러한 변이 정보를 적절하게 이용하고 확산망(diffusion network)을 이용하여 선택적인 확산을 수행한다. 추정된 변이도는 변이 변화가 작은 영역을 인식하기 위해 사용되고 그러한 영 역은 단일 물체의 일부분이거나 배경(background)이라고 간주하고 텍스쳐(texture)에 의한 에지(edge)글 등방성 확산으로 제거하는 과정을 거친다. 나머지 영상 영역에서, 비등방성 확산으로 변이의 변화와 밝기차의 변화를 고려하여 수행된다.
최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.
지능형 시스템의 수요가 증가하면서 영상인식의 중요성이 부각되고 있다. 사람이 직접 물체 인식 과정을 모델링하는 방식을 넘어 최근에는 기계학습을 이용하여 이를 자동화하는 방법이 주를 이루고 있다. 그 중 딥러닝은 빅데이터를 활용하는 각종 분야에서 놀라운 성능을 보이며 기계학습 수준을 한 단계 진화시킨 기술로 평가 받고 있으며 영상 인식의 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 글에서는 딥러닝을 이용한 물체 검출 기법의 동향을 살펴보고 이를 차량 전면부 인식에 적용한 사례를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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