디지털 영상 매체들이 등장한 후부터 장면전환 검출은 영상의 편집과 검색, 요약 등 여러 작업에 적용되기 위해 활발히 연구되어 왔다. 특히 디지털 방송이 MPEG2방식으로 송신되기 시작한 이후로 이러한 연구는 더욱 활발히 진행되었다. 그 결과로 MPEG2 영상에서 장면전환을 검출하기 위해서 압축영역에서의 검출법과 비압축영역에서의 검출법이 제시되었다. 특히 압축영역에서의 장면전환 검출방법은 전체를 디코딩하지 않고 장면전환을 빠르게 검색할 수 있는 방법들이 주로 등장되었다. 하지만, 이 방법들은 정확도가 떨어지거나 속력저하가 극심한 등 여러 가지 문제를 보였다. 따라서 우리는 좀 더 빠르고 정확도가 높은 장면전환 시점 검출을 위해서 GOP의 길이와 B 프레임의 용량 변화를 이용하고자 한다. 우리의 방법은 B 프레임의 용량 변화를 이용하여 장면 전환을 보다 빠르게 검색하고 보다 높은 정확도를 위해서 GOP 길이의 변화가 심한 곳을 추가로 지정하여 정확도를 보강한다. 이러한 방법은 기존의 장면전환 검출 방법보다 빠른 해결책이 된다. 그 뿐 아니라 정확도 면에서도 만족할만한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서 제시한 이러한 방법은 기존의 획일적인 방법에서 벗어나 MPEG2 영상내에서 좀 더 빠르고 정확한 장면검출을 위한 새로운 아이디어를 제공한다.
최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 보다 정확하게 샷을 검출하는 기법이 요구되고 있다. 비디오 정보를 이용하여 샷을 검출하는 역는 크게 이산코사인 변환의 결과값을 이용하는 방법과 움직임 보상의 결과값을 이용하는 방법으로 그룹화할 수 있는데 전자의 방법은 점진적인 변화를 검출할 수 있는 반면에 전체적인 검출율이 떨어진다는 단점이 있고, 후자의 방법은 전체적인 검출율은 높지만 점진적인 변화를 검출할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 두 가지 방법의 특징을 살펴본 후 이 방법들을 이용한 새로운 샷 경계 검출 방법을 제안한다. 전체적으로 검출율을 높이는 데 목적을 두었기 때문에 매크로블록 타입을 이용하는 방법을 기본으로 하면서 히스토그램을 이용하는 방법을 추가하여 precision을 높일 수 있도록 하였다. 히스토그램을 이용하는 방법에서는 단순히 프레임과의 비교를 하던 기존의 방법에다 프레임들간의 차이의 차이를 이용하여 성능을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과 평균 0.96의 recall과 0.96의 precision을 보이고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 화재를 조기에 검출하기 위하여 칼라 영상처리기법을 이용하여 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염검출방법을 제안한다. 주변 조명과 화염의 RGB 색 분포 분석을 통하여 주변 조명과 화염을 구분할 수 있는 임계값을 설정하여 후보 영역을 검출한다. 화염이 발생 후 연속적으로 변화하기 때문에 화염 영역의 히스토그램 평균값의 차를 이용하여 화염 유사 영역을 제기한다. 검출된 영역이 화염임을 판단하기 위하여 영역 서술자인 밀집도를 계산하여 최종적으로 화염 여부를 판정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 화염을 보다 잘 검출하고 조명 등 주변 환경 변화에 강건함을 보인다.
본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming) 기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 유ㆍ무성음 구간을 검출하기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 음성의 유ㆍ무성음의 주기성에 대한 특성을 보완할 수 있는 저대역 에너지와 영교차율, 그리고 주기성의 안정성을 판단하기 위한 피치 변화량을 파라미터로 사용하였다. 유ㆍ무성음의 구간검출을 음소단위의 검출이라는 측면에서 접근하여 음소군의 검출율과 음소군내의 음소의 검출율을 얻었다. TIMIT코퍼스 (corpus)를 데이터베이스로 사용하여 실험했을 때 유성음 음소 검출율이 약 13% 향상되었다.
자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 초미세 패턴($24{\mu}m$ 이하의 선폭, $30{\mu}m$ 이하의 피치)을 가진 칩-온-필름(Chip-on-Film, COF)에 발생한 결함을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 COF 패턴으로부터 대표적으로 발생하는 결함들, 즉 개방(open), 단락(hard short), mouse bite(near open) 및 near short(soft short)을 자동으로 신속히 검출할 수 있는 기술이 적용되어 있다. 특히 초미세 패턴의 경우, near open 및 near short과 같은 결함 검출이 불가능한 기존 검출시스템의 문제점을 극복한 기술이 제안되어 있다. 본 논문에서 제안하는 결함 검출 원리는 미세 선의 결함유무에 따른 저항 변화를 자동으로 검출하고, 그 미세한 변화를 좀 더 자세하게 판별하기 위해 고주파 공진기(resonator)를 적용하고 있다. 제안된 시스템은 미세 패턴을 가진 COF 제작 과정에서 발생한 결함을 신속히 검출할 수 있기 때문에 COF 불량 검사에 소요되는 많은 경비를 줄일 수 있으리라 기대한다.
영상매체의 발전으로 영상처리가 여러 분야에 적용되고 있으며, 영상의 밝기가 급격히 변화하는 경계 부분은 에지가 중요한 정보와 특징을 포함하므로 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 요소이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 계속되어 왔으며, 기존의 에지 검출 방법은 인접한 화소 사이에 대한 관계를 이용하여 수행 속도는 우수하나, 휘도 변화를 고려하지 않는 고정된 마스크를 이용하므로 에지검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 마스크의 휘도 변화를 이용한 새로운 알고리즘을 제안하였다.
비냉각형 적외선 검출 회로 설계 시 공정상 변화에 의해 발생하는 센서의 저항값 변동이 크다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위해 차동적 입력 수신 구조를 이용한 방법을 제시하였다. 볼로미터 타입 비냉각형 적외선 영상 센서 회로는 입사된 적외선 에너지 양에 따라 센서의 저항값이 변하는 특성을 이용하며 그에 따른 전압 또는 전류의 변화를 측정하여 적외선의 파장을 알아내는 방식으로 검출회로 설계 시 가장 큰 문제점인 공정상의 변화 등으로 인한 신호검출 회로의 오동작을 개선하기 위하여 검출회로의 입력단을 차동적으로 받아들이도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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