본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
멀티미디어 시스템의 사용이 일반화되고, 그 영향범위가 넓어짐에 따라 이러한 시스템의 개발과 테스트는 매우 중요한 요소가 된다. 멀티미디어 시스템은 기존의 시스템과 달리 시간-의존적이고 연속적인 미디어를 포함하여 다양한 미디어를 통합한 컨텐츠 기반 실시간 시스템이며, 사용자와의 상호작용과 네트워킹이 중요한 요소라는 점에서 기존의 시스템과 다른 개발주기. 품질 평가 척도를 가지게 된다. 이에 본 논문은 멀티미디어 시스템이 어떻게 구성되어 있으며 그 특성이 무엇인지 분석하고, 이에 기반하여 기존의 시스템과 다른 시스템 개발주기, 품질평가 척도 및 이에 따라 요구되는 테스팅 영역에 대하여 제시하고자 한다.
칼라이미지를 인식 및 분석을 하기 위해서는 이미지에 대한 영역분할이 우선적으로 먼저 이루어져야 되므로, 본 연구에서는 영역분할에 대한 두 개의 알고리즘을 구현하여 비교 분석하였다. 여러 가지 영역분할 방법 중에서 가장 쉽게 적용할 수 있고 또 가장 빠르게 영역을 분할 할 수 있는 Box classification 알고리즘을 이용하여 심근조직 표본의 현미경 영상이미지에 대해서 육안으로 선택한 영역과 histogram을 미분하여 최저 값에 문턱치를 정하여 줌으로써 선택한 영역에 대해 추출하고 이들 각각을 HLS 칼라모델에서 비교 분석하였다.
본 논문에서 영역 분할을 기반으로 하는 새로운 scan rate of-conversion 기법을 제안한다. 제안하는 공간적 보간 방법과 기존의 시간적 보간 방법을 이용하여 시공간 보간을 한다. 제안된 방법에서는 먼저 분수령 알고리즘을 이용한 영역 분할하고, 분할된 영역을 기반으로 하여 영역간의 에지 방향성을 결정한다. 기존 알고리즘과 같이 화소간 값 차이를 이용하여 에지의 방향을 구하지 않고 분할된 영역에서 영역구분에 따른 방향에 따라 보간을 함으로써 에지를 유지하면서 scan rate up-conversion을 할 수 있다.
본 논문에서는 Saliency map과 Max Filter를 이용한 영상의 자막영역을 추출 한다. Saliency map은 눈에 띄는 영역, 즉 영상에서 주변영역에 비해 밝기 차이가 심한 영역과 윤곽선에 대한 특징이 강한 영역을 돌출하는 것을 말하며, MaxFilter는 중심 픽셀을 최대 윈도우 값을 사용하는 것으로 극단적인 Impulse Noise를 제거하는데 효과적이며 특히 어두운 스파이크를 제거하는데 유용하게 사용된다. 이 두 가지의 특징들을 이용하여 영상의 자막 영역을 추출한다.
JPEG2000은 ISO/ITU-T에 의해 개발된 가장 최근의 영상 압축 표준으로 기존의 JPEG 표준이 제공하는 압축 성능을 개선하고 새로운 기능을 제공해준다. 이러한 기능 중 하나는 관심영역(Region of Interest) 부호화이다. JPEG2000 표준에서는 이러한 관심영역 부호화를 위해 Part 1에서는 Maxshift 방법을 정의하고 있다. Maxshift 방법은 관심영역을 완전히 복원하기 전까지 배경이 복원되지 않는다. 또한 영상전체를 웨이블릿 변환을 함으로써 메모리와 계산량이 상당히 많아진다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 사용되는 Maxshift 방법에서 관심영역이 완전복원되기 전에는 배경영역이 복원되지 않는 단점을 보완하고 부호화효율과 메모리 사용을 줄일 수 있는 영상 타일링에 기반한 관심영역 부호화 방법을 제안한다.
이 연구는 청소년의 미디어 소비가 급증하고 있는 상황에서 미디어 교육 경험과 미디어를 제대로 이해하고 활용할 수 있는 능력인 미디어 리터러시가 비판적 사고 성향에 어떠한 영향을 주는지에 초점을 맞추고 있다. 연구 결과, 미디어 교육 경험은 비판적 사고 성향에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 학교에서의 미디어 교육 경험은 비판적 사고 성향의 모든 하위 영역에 긍정적인 영향을 미쳤고, 가정에서의 미디어 교육 경험도 진실 추구성을 제외한 모든 영역에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그리고 미디어 리터러시 구성 요소 중에서 산업적 동기는 비판적 사고 성향의 모든 하위 영역에 영향을 주는 것으로 나타났다. 기술적 활용 능력은 체계성을 제외한 나머지 영역에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 자아 표현은 탐구성, 객관성, 체계성, 자기 신뢰성에 영향을 주었다. 수용자는 개방성, 체계성, 자기 신뢰성에 영향을 미치고 있었으며, 미디어 언어는 진실 추구성, 개방성, 객관성에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 웨이블릿에 의한 원 영상의 주파수 성분들을 스케일링에 의한 해상도 변화를 이용하여, 여러개의 서브밴드들로 나누어질 수있다는 성질을 이용하여 각각의 서브밴드들을 이용하여 워터마크를 삽입·검출하는 기법을 제안하고 있다. 보통 디지털 워터마크는 크게 주파수 영역 워터마크와 공간 영역 워터마크의 두 가지 분야로 분류될 수 있다. 주파수 영역 워터마크는 영상 데이터를 주파수 공간으로 변환하고 그 주파수 영역들 중에서 인간의 시각에 덜 민감한 성분에 워터마크를 삽입하게 되고, 이는 인간 시각 시스템을 더 효과적으로 활용한 것으로 인간시각으로 감지할 수 없는 영역인 고주파수 성분에 워터마크를 삽입하게된다.
압축된 영상에서 관심 영역은 다른 영역보다 중요하다. 여러 응용에서 관심영역은 높은 압축율을 요구할 뿐만 아니라 고화질도 요구되고 있다. JPEG2000에서 제안하고 있는 Maxshift 방법과 Scaling based 방법은 각각 비트율이 증가하는 것과 별도의 복호기를 필요로 하는 등의 문제가 있다. 이러한 점을 개선하기 위해서 JPEG2000 Part 1의 Maxshift 방법에 기반한 관심영역 스케일링 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의하여 관심영역이 무손실 복원되기 전에 일정량의 배경정보를 복원할 수 있는 기능이 JPEG2000 복호기에서 수행될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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