교통 신호등은 운전자 혹은 보행자들의 뚜렷한 시인성 확보를 위해 가능한 주위 배경과 구분되는 색상, 모양, 질감 등으로 구성하여 설치되어 있는 특징을 가지고 있다. 결국 기존 교통 신호등 검출 연구들에서는 대부분 교통 신호등의 색상과 모양을 기반으로 한 검출 연구가 주류를 이루고 있는 것이 사실이다. 하지만, 외부 날씨, 복잡한 시내, 다른 물체와의 겹침 등의 문제로 인해 색상 및 모양 기반의 교통 신호등, motion blur, 검출 오류가 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 입력 영상에서 색상정보를 배제하고 motion blur나 밝기 변화에 덜 민감하고 먼 거리에서도 뛰어난 시인성을 가진 spot light 검출을 통해 입력 영상에서 가장 밝은 교통표지판 후보 영역들을 검출한다. 그리고 교통 신호등의 특징인 가능한 원형을 유지하고 있으며 원형 외부 색상과 내부 색상이 현저하게 두드러지는 영역을 maximally stable extremal regions (MSER) 알고리즘을 사용하여 입력 영상에서 후보 영역을 선택한다. 마지막으로, 검출된 영역들에서 교통 신호등 영역을 검출하기 위해 템플릿 매칭 방법을 적용한다. 제안한 방법을 도로 상에서 실험한 결과, 평균 94% 이상의 검출율을 제시하였고, 특히 야간 시간대에 검출율이 비교적 높게 제시되었다.
이동물체 추적은 카메라와 물체사이의 이동관계에 따라 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우, 물체는 고정되어 있고 카메라가 움직이는 경우와 물체가 이동하고 카메라도 움직이는 경우로 분류된다. 이동 물체를 추적하는 기존의 방법으로는 차영상 기반의 방법과 광류(Optical Flow)를 이용한 방법이 있다. 광류를 이용한 방법은 카메라와 물체 중에서 하나가 고정되어 있는 경우에 주로 쓰인다. 이 방법은 이전 프레임에서 구한 물체가 다음 프레임의 한 위치에 있을 때 시공간 벡터를 이용하여 물체의 이동을 인식하고 추적한다. 그러나 이 방법은 계산 량이 많아 처리속도가 느리기 때문에, DVR(Digital Video Recorder)과 같이 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에서는 사용할 수 없다. 차영상을 이용한 방법은 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우에 적용 가능하며 배경영상과 차영상을 이용하여 물체를 추적한다. 이 방법은 계산 량이 적어 처리속도가 빠르기 때문에, 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에 적합하다. 하지만, 카메라가 움직일 경우에는 배경영상을 구하기가 어려우므로 물체 검출을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 설계, 구현한 PTZ(Pan-Tilt-zoom) 제어에 의한 차영상 기반의 이동물체 추적 시스템은 카메라와 물체가 모두 이동하는 상황에서 사용할 수 있다. 이 이동물체 추적 시스템은 차영상 기반방식의 장점을 이용, 실시간 처리가 가능하기 때문에 DVR과 같은 실시간 처리가 필요한 보안 시스템 구축을 용이하게 해 줄 것이다.
본 논문에서는 물체의 고유 칼라 정보 복원을 통하여 조명의 영향을 받지 않는 칼라 기반 얼굴검출 기법을 제안한다. 즉 주위 조명 영향으로부터 RGB 성분 계수를 파악하여 조명 성분에 영향을 받은 성분을 상쇄시키고, 색포화도와 밝기값 보상을 통해 고유 칼라를 복원(color recover)하는 실험을 하였고, 복원된 영상을 YCbCr 좌표계로 변환시킨 후, CbCr 각각에 대해 살색 성분이 나타내는 일정한 범위내의 부분을 검출하였다. 또한 이 진화 과정에서 생긴 잡음들을 형태학적인 모폴로지 필터를 통해 제거하였으며, 살색 후보 영역 중 같은 영역들은 레이블링하여 얼굴 후보 영역을 생성하였다. 그러나 칼라 정보만으로는 검출된 영역이 얼굴인지를 판단하기가 매우 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인간시각에 기반한 Gabor 필터를 사용하여, 검출된 살색 영역이 최종적으로 얼굴인지를 판별하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 어파인(affine) 변환에 불변하는 지역 검출기에 대하여 다양한 기술자의 성능을 비교하였다. 지난 수 년간 다양한 특징 기술자들이 연구되어 왔고, 이러한 특징 기술자들은 각각의 목적에 따라 상이한 특성을 갖고 있기 때문에 동일한 조건에서 다양한 기술자들의 성능을 비교하는 연구가 필요하다. 그러나 어파인 변환에 불변하는 지역 검출기에 대해 최적의 특징 기술자를 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지역적인 패치 기반의 특징 기술자뿐만 아니라 바이너리 기술자와 최근에 제안된 기술자들의 성능을 비교하였다. 제안하는 실험에서는 MSER (maximally stable extremal regions) 검출기를 이용하여 어파인 변환에 불변하는 지역을 검출하였고, 영상 확대 및 축소, 회전, 시점 변환 및 변형 가능한 물체에 대하여 각각 기술자의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 실시간으로 상호작용이 가능한 광범위한 3차원의 넓은 외부영역을 렌더링하기 위해 공간문할 방법으로 제한적 옥트리를 이용하고, 충돌검출 방법으로 계층적 경계상자를 사용하여 효과적으로 충돌검출을 하는 방법을 소개한다. 넓은 외부 영역을 동적으로 빠르게 처리하기 위해 공간을 분할시켜 처리영역을 축소하고 3차원 공간을 고정볼륨 바운드를 구축한 후 이를 처리 값으로 이용한 계층적 경계상자를 이용하여 충돌처리를 한다. 옥트리는 정적인 물체에 대한 정확한 표현 시 주로 사용되나 본 논문에서는 이를 동적인 환경에 이용하기 위하여 제한적 OSF를 사용한다. 또한 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있는 방법과 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제안한다.
본 논문에서는 디지털 영상을 효과적으로 처리하기 위한 에지 클래스를 설계한다. 에지는 디지털 영상에서 물체를 검출하거나 인식하기 위한 핵심적인 형태정보를 포함하는 기초자료로 사용되는 중요한 정보이다. 그러므로 에지를 검출한 후 검출된 에지를 효과적으로 관리하고 다양한 응용이 가능하도록 하는 것은 디지털 영상 처리에 있어 매우 중요하다 기존의 디지털 영상 처리 시스템에서 사용되던 환경은 사용 편의성이나 속도 등의 측면에서 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 검출된 에지를 효과적으로 관리할 수 있는 에지 클래스를 설계하고, 이를 에지 검출 알고리즘을 이용하여 테스트해봄으로써 기존의 방법과 비교 분석해 본다.
본 논문에서는 무선광연결에서 끈사적 평균잡음검출을 이용한 차동검출방식에 대하여 소개한다 이 방식은 기존의 잠음광의 영향을 소거하는 차동검출기의 기능을 보완한다. 근사적 평균잡음전압을 이용하여 차동검출하면. 물체나 사람의 이동에 의하여 나타날 수 있는 잡음광 결합비의 순간적 변화에 의한 출력전압의 변동을 줄일 수 있다 이 것은 장음광의 공간적 분포가 수시로 변동하는 환경에서 무선광연결을 구성하는 경우 잡음광을 소거하는 데에 매우 효과적이다
인류는 지금 2차석기시대를 맞이하고 있으며 이 시대는 인공으로 만들어지는 돌인 세라믹이 단순히 용기나 도구로 사용되는 것 이외에 정보화사회에 있어서 기술의 관건이 될 지능소자로서 사용되고 있다. 세라믹은 내열성, 내식성, 내마모성이라는 특성으로 인해 많이 이용되어 왔지만 이러한 특성 이외에도 전자적 기능, 광학기능, 화학기능 등 "두뇌"도 우수한 재료라 할 수 있다. 더구나 세라믹은 인간을 대신하여 감지하는 것이 가능한 각종 센서로서도 폭넓게 이용되고 있다. 인간에 있어서 눈, 코, 귀, 혀, 피부 등 오감이 센서이며, 눈은 물체를 식별하는 것으로 빛을 검출하고 귀는 소리를 듣는 것으로 압력과 음파를 검출하고, 코는 냄새로 가스나 온도를 검출하고, 혀는 맛으로 미각을 검출하고, 피부는 촉각에 의한 압력, 온도, 습도를 검출하며, 인간의 오감에 대응되지 않는 것으로 세라믹 센서는 자기장을 감지할 수 있다. 이와같이 센서는 용도에 따라 수많은 센서가 개발되어 그 종류가 대단히 많기 때문에 모든 센서에 대해서 기술한다는 것은 어렵다. 그러므로 여기서는 센서중에서 기본적인 가스센서와 습도센서에 대해 소개하기로 한다. 소개하기로 한다.
본 논문은 열화상 카메라와 가시광선 카메라를 사용하여 촬영한 영상에서 움직이는 객체에 대한 검출률을 비교한다. 각 카레라는 객체로부터 8m 떨어진 지점에 위치시켰으며, 촬영한 영상에 가우시안 필터만을 적용하여 객체를 검출하였다. 객체가 존재하는 구간에서 객체가 검출된 영상으로부터 검출률을 계산하였고, 두 개의 이동 물체로부터 얻은 영상에서 열화상 카메라와 가시광선 카메라에서 각각 98.6%와 55%의 검출률을 얻었다.
본 논문은 합성곱 기반의 Single Shot Multibox Detector(SSD) [1] 의 구조를 이용하여 다양한 스케일의 얼굴들을 잘 검출하도록 하였다. 얼굴 검출은 물체 검출과는 다르게 얼굴의 높이와 너비의 비율이 다소 일정하고 크기가 작은 경우가 많은데, 이에 맞게 얼굴 검출이 용이하도록 anchor의 스케일, 비율, 크기를 변경하였다. 특징점 추출 네트워크는 깊은 네트워크의 최적화를 용이하게 하는 skip connection을 이용한 ResNet-50 [2] 기반을 사용하였다. 다양한 크기, 조명, 환경, 각도의 얼굴들을 포함하는 영상들로 이뤄진 Wider Face[3] 데이터 셋의 easy validation set으로 실험한 결과 0.782과 hard validation set에서 0.611의 average precision을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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