인간과 컴퓨터 사이의 상호자웅(Human-Computer Interaction)에 있어 핵심적인 인터페이스 역할을 하고 있는 디스플레이는 미디어의 발전과 함께 보다 선명하고 생생한 화질을 전달하기 위해 계속해서 발전해 왔으며, 최근에는 중형크기 이상의 디스플레이로 LCD(Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel)가 가장 보편적으로 사용되고 있다. 기술의 발달로 인해 디스플레이는 점차 대형화 슬림화 되어 마트, 역, 영화관 등과 같이 유동인구가 많은 공간에 설치되어 인쇄매체나 전광판보다 다양한 정보를 전달하고 있는데 디지털 디스플레이는 주로 멀티미디어 컨텐츠를 전달하며 문자정보는 대부분 제한된 공간에서 동적으로 제공되고 있다. Leading은 멀티미디어 컨텐츠를 배경으로 동적 문자정보를 전달하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이며 실시간 정보를 나타내기 위해 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적의 trading 방법을 알아보기 저해 디스플레이 종류, 화면 관찰 상황, 문자색과 배경색, 문자 제시 속도의 변화에 따라 사용자가 평가하는 읽힘성, 이해도, 만족도를 살펴보았다. 디스플레이 종류에 있어서 모든 평가항목에서 LCD가 PDP 보다 효율적인 것으로 나타났으면 색상에 있어서는 횐색-검정색의 색상 조합이 다른 색상 조합보다 우수하게 평가되었다. 문자 제시 속도에 있어서는 문자정보만을 제공했을 때는 보통속도와 비교적 빠른 속도에서 좋은 결과를 보였으나 동영상과 문자가 동시에 제시되었을 때는 느린 속도가 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 레진시멘트 색상이 상용 지르코니아 크라운의 색상에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 연구에는 $NuSmile^{(R)}$ ZR Zirconia LT Shade (LT) 지르코니아와 $RelyX^{TM}$ U200 TR, A2, A3O (TR, A2, A3O) 레진시멘트를 사용했다. 이 때 지르코니아와 레진시멘트 시편은 직경 5 mm, 두께 1 mm의 디스크 형으로 각 조건 당 다섯 개씩 제작했다. CIE $L^*a^*b^*$값은 검은색과 흰색 배경에서 분광 광도계를 사용해 지르코니아와 레진시멘트 단독 조건과 겹친 조건에서 각각 측정했다. 레진시멘트 색상이 상용 지르코니아 크라운의 색상에 미치는 영향은 측정된 값을 이용해, 반투명도(TP, translucency parameter), 대조비(CR, contrast ratio), 색차(${\Delta}E{^*}_{ab}$)의 계산을 통해 평가했다. 각 변수에 대한 평균값과 표준편차는 동일한 실험군에서 CIE $L^*a^*^b^*$ 값을 3회씩 측정하여 구했다. 실험군의 통계적 유의성은 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)과 Tukey-multiple comparisons test로 검증했다. 그 결과, 지르코니아 하방에 레진시멘트를 겹친 조건일 때는 지르코니아 단독 조건일 때에 비해 반투명도는 감소했고(p<0.05) 대조비는 증가했다. 검은색 배경에서 지르코니아와 지르코니아 하방에 레진시멘트를 겹쳤을 때의 색차는 모든 실험군에서 색의 변화를 인지할 수 없었고 LT/A3O 조합에서 최소값을 보였다. 한편, 흰색 배경에서 지르코니아와 지르코니아 하방에 레진시멘트를 겹쳤을 때의 색차는 LT/TR 조합에서 색변화를 임상적으로 허용할 수 있는 경계값을 보였다. LT/A2 조합에서는 색변화를 임상적으로 허용할 수 없었고, LT/A3O 조합에서는 색변화를 인지할 수 있었으나 임상적으로 허용할 수 있는 수준이었다. 이상의 결과와 같이 본 연구의 한계 내에서는, 흰색 배경의 LT/A2 조합 외에는 지르코니아 색상에 임상적으로 허용할 수 없는 색변화를 주는 레진시멘트는 없었다. 그 중 지르코니아 색상에 최소한의 영향을 미치는 레진시멘트 색상은 A3O였다. 따라서, 본 연구와 동일한 상용 지르코니아 크라운을 치아에 접착할 때 색변화를 최소화하기 위해서는 A3O 색상의 레진시멘트 사용이 추천된다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
본 논문에서는 실시간으로 보행자를 추적할 때 배경 제거를 이용하여 변형된 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 추출을 제안하였다. 기존의 HOG 특징 추출은 연산량이 많아 추적 속도가 느린 문제가 있다. 배경 제거를 통해 연산량 감소와 추적률을 향상시키기 위해 연구하였다. 불필요한 영역에서의 특징 추출을 감소시키기 위해 HSV 색공간에서 S 채널과 V 채널을 이용하여 영역 제거를 진행하였다. 영상의 평균 S 채널과 V 채널로 배경 제거 후 입력 영상이 전체적으로 어두워 객체 추적에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 히스토그램 평활화를 하였다. 제거된 영역에서 추출되는 HOG 특징이 감소되고, 객체에서는 명확한 HOG 특징이 추출되어 객체 추적 속도와 추적률이 향상되었다. 본 실험에서는 다수의 보행자나 한명의 보행자가 존재하는 영상, 배경이 복잡한 영상, 흔들림이 심한 영상을 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 기존의 HOG-SVM 방법과 비교하여 처리 속도는 약 41.84% 향상되었으며 오 추적률은 약 52.29% 감소되어 개선된 추적률을 보였다.
정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 모노 카메라로 입력받은 영상에서 실시간으로 전경과 배경을 분리하여 배경을 자연스럽게 대체 하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 대부분 단일 색상의 배경을 이용하여 전경 색에 대한 제약이 있거나, 깊이 정보를 추출을 위한 스테레오 카메라와 같은 장치에 대한 제약이 있거나, 제한적인 전경의 모양 모델을 이용하여 분리할 수 있는 전경의 모양에 대한 제약이 있었다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 웹캠과 같은 고정된 모노 카메라를 이용하여 실시간으로 전경 분리가 가능한 전경 분리 방법을 제안한다. 또한, 전경 분리의 성능 향상을 위하여 통영상의 시간적인 특징 정보를 이용한 시간적 전경 확률 모델을 제안한다. 또한 분리된 전경과 새로운 배경의 자연스러운 합성을 위한 알파 매트를 이용한 경계선 영역 처리방법과 간단한 후 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제의 화상통신에서 개인의 사적인 정보가 포함된 배경을 자연스럽게 대체시켜 개인의 사생활을 보호할 수 있다.
최근 LED(Light Emitting Diode) 영상표시장치가 방송제작에 사용되고 있으나, 조명과 LED 영상표시장치 간의 상관관계가 정량적으로 분석되지 못해 HD방송의 영상품질 향상을 위해 사용되는 LED 영상표시장치의 효과를 제대로 구현하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 조명과 LED 배경화면의 명암비가 피사체에 미치는 명암 및 색채 변화를 실제 방송에서 사용되는 장비들을 이용한 실험을 통해 분석하여, LED 배경화면 명암비와 영상품질의 상관성을 정량적으로 나타냈다. 실험결과 LED 배경화면의 밝기를 6%로 할 경우, 피사체에 20[IRE] 정도의 영향을 미치면서 최적의 영상품질을 구현할 수 있었고, 밝은 LED 배경화면은 영상 명암에 왜곡현상을, 어두운 LED 배경화면은 영상 색에 왜곡현상을 발생시켰다.
텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.
기존의 텍스트 추출을 위한 이진화 방법은 입력 이미지를 명도 이미지로 변환한 뒤 이진화 하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 칼라 이미지에서는 극명히 구분되는 색이라 할지라도 명도 이미지로 변환하는 과정에서 같은 밝기를 같게 되는 경우(예를 들어, 배경은 붉은색, 텍스트는 초록색), 텍스트를 추출하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 이미지를 R, G, B로 분리하고 각각을 이진화 하여 텍스트를 추출하고 다해상도 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 텍스트의 획 특징을 추출하여 추출된 특징들을 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 텍스트 영역을 확정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 명도 정보만으로는 추출하기 어려웠던 텍스트 영역을 효과적으로 추출하고 텍스트와 구별하기 어려운 영역을 획수준으로 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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