최근 웹콘텐츠로써 플래시로 제작 애니메이션이 다양한 분야에서 각광 받고 있다. 플래시 애니메이션 중에서 기존의 정적인 만화를 변형하여 등장 인물 등의 객체에 움직임을 주고 음성 응향 효과를 삽입하여 극적인 효과를 주는 활동만화(moving cartoon(R))가 인터넷과 모바일 콘텐츠로 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 만화로부터 활동만화을 제작하기 위하여 수학적 형태학을 이용하여 객체와 배경을 분리하는 방법을 제안한다.
영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.
영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.
결혼이주자는 외국인 근로자나 유학생보다 지역사회에 미치는 영향이 크고 그 영향은 결혼이주자들의 자녀로 인해 계속 증가하게 될 것이므로 중요한 지역연구 대상이다. 그러므로 본 연구는 결혼이주자들의 차별적인 거주지 형성을 가져오는 근본적인 원인을 알아보고자 한다. 외국인 근로자나 유학생의 경우 처음에는 주거지 선택과정이 외생적 비자발적으로 이루어졌을지라도 점차 이주의 시간이 흐름에 따라 자생적 자발적으로 거주지 선택하는 방향으로 변화하는 반면에, 결혼이주자들의 주거지 분리과정은 자발적인 선택이 거의 어려운 상황에서 이주할 뿐만 아니라 이주 후에도 주거지 변동 혹은 선택이 자유롭지 못한 것이 특징이다. 그러므로 결혼이주자들의 차별적 주거지 분리패턴에 영향을 주는 요인들을 지역사회가 선택한 결혼이주자들의 민족적 배경과 관련지어 설명하고자 한다. 국적별 결혼 이주자의 주거지 분포 경향과 분리정도를 고찰한 후 베트남계와 필리핀계 결혼이주여성의 분포패턴을 중심으로 그 민족적 배경과 집중 분포지역의 관계를 알아보고자 한다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
아날로그 형태로 기록되어지는 조위관측 기록의 디지털화는 많은 해양 관련 연구에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 조위관측 기록 디지털화의 한 부분인 그래프 영역 분리에 관한 방법을 제안한다. 사용자가 그래프 영역으로 간주되는 하나의 픽셀을 선택하면, 선택된 픽셀의 색상을 이용해 이미지의 상당 부분을 구성하는 배경 픽셀들을 분리한다. 남아 있는 배경 픽셀들과 그래프 영역 픽셀들을 구분하기 위해, 각 열에서 하나의 그래프 픽셀을 결정하고, 이 픽셀을 중심으로 그래프 영역을 분리한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 이전의 그래프 영역 분리 방법의 단점을 보완하고, 원 이미지의 그래프 영역과 유사한 그래프 영역을 검출할 수 있음을 보여준다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 배경 분리(Background Subtraction) 기법 및 픽셀 농도를 기반으로 조명 환경의 변화에 강인한 도로상 불법 주정차차량을 검출하고, 추적할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 영상내 도로변을 관심영역으로 설정하고, 실시간으로 전후 영상을 비교하여 조명변화에 강인한 분별력을 가질 수 있는 적응 배경 모델을 생성한다. 제안 된 픽셀 농도의 수치를 기반으로 변화량이 작은 배경 영역을 제거하고, 상대적으로 큰 변화량을 가지는 차량 영역을 구별할 수 있다. 구별된 대상 차량 영역에 군집 추적 기법을 적용하여 겹쳐신 자동차들 간의 구별이 가능 하도록 하였다. 제안된 기법에 대한 실험은 불법 주정자 단속 카메라로부터 다양한 조명환경에 대한 고려가 가능한 시간대별 영상을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
본 논문은 스테레오 시차정보를 이용하여 스테레오 비젼 시스템에서 표적물체의 영역 및 위치를 구하고, 표적물체를 제외한 배경을 분리함으로써 표적물체 영역을 효과적으로 추출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 즉, 제안한 알고리즘은 스테레오 비젼 시스템에서 얻어지는 양안시차 정보와 각 픽셀의 유사도를 이용하여 1차적으로 배경을 분리한 후 그 결과에 히스토그램을 적용하여 최종적으로 표적물체 영역을 추출하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 표적 물체영역을 추출할 수 있었고, 이의 구현으로 스테레오 원격작업 시스템이나 적응적인 스테레오 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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