본 논문에서는 HSV, YCbCr 컬러 모델의 색상정보를 통한 화재 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상의 변화를 감지하기 위해서 입력된 영상으로부터 평균배경영상을 계산하여 전경영상을 분리한다. 그리고 차영상을 이용해 움직임을 인식하여 컬러 모델 색상정보를 비교할 영역을 구한다. 전경영상의 구해진 영역에서 컬러모델의 복합 색상정보를 이용하여 화재 영역을 검출한다.
본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.
본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.
인간은 외부 자극 중 시각 및 청각 자극으로부터 가장 많은 정보를 받아들이며 감성이 유발된다. 지금까지의 제품 개발 과정에서 디자인은 시각적 이미지에 중점을 두고 제품에 대한 사람의 느낌을 긍정적으로 만들어주는 외형적 심미성을 추구하여 왔다. 그러나 증대하는 고객의 감성욕구를 충족시키기 위해 기존의 시각 단독 자극에 의한 방법은 한계가 있으며, 따라서 두 가지 이상의 자극을 동시에 제공하는 복합자극을 활용함으로써 고객의 감성만족을 극대화하는 제품 디자인이 필요하다. 본 연구는 이미지 스케일에 나타난 대표적은 8가지 색상과 음향을 함께 제시할 때 인간 감성의 변화를 파악하고 두 자극간 상호 관련성을 조사하였다. 실험결과 동일속성의 색상, 음향이 제시될 때 유발되는 감성은 요소자극과 동일한 속성을 따르며 감성크기가 감소하였고, 반대 속성의 자극이 제시될 때 가성 변화 방향은 청각(음향) 방향과 동일하고, 자극의 크기는 상반된 속성에 의해 가성의 상쇄현상을 보여주었다. 또한 피실험자를 정적, 동적인 성격으로 구분하여 분석한 결과 감성 변화에 차이를 보였으며 이 결과를 토대로 다감각 디자인을 위해 감성의 개인성도 고려해야 함을 알 수 있었다.
연구목적: 간접 복합레진 수복은 직접 수복의 여러 문제점들을 극복하는 대안으로 적용 빈도가 증가하고 있지만 간접 수복물의 특성상 치아 삭제 전 술자에 의해 결정된 색상을 기공 과정 동안 재현해야하기 때문에 기준이 되는 shade guide와 실제 간접수복용 레진간의 색상의 일치성이 요구되며, 치아의 다양한 표면의 광학적 특성을 부여하기위한 법랑질 특성의 복합레진의 광학적 특성에 대한 정보가 필요하다. 연구 재료 및 방법: 본 연구에서는 이러한 간접 복합레진 수복재료의 색상 특성을 알아보기 위해 간접수복용 레진인 Tescera ATL (Bisco, USA)의 Body composite의 색상과 동일한 색상 기호의 Vitapan shade guide 간의 색차를 알아보고, Body composite와 Incisal composite의 적층 수복 시 색상 변화 양상을 분석하고자 시행하였다. 직경 5 mm, 두께 3 mm의 원기둥형 Body composite 시편을 각 색상 당 9개씩 제조사의 지시에 따라 제작하고, 표면 연마 후 분광광도계(NF999, Nipon Denshuku, Japan)을 이용해 색상(CIE $L^*a^*b^*$)을 측정하고 Vitapan shade guide의 색상을 측정하였다. 색상 측정이 끝난 Body composite에 9 색상의 Incisal composite를 1 mm 두께로 적층하고 중합, 연마 한 후 적층면의 색상을 측정하였으며, Incisal composite를 0.5 mm 두께만큼 연마한 후 다시 색상을 동일한 측정 기기로 측정하였다. 결과: Tescera ATL과 Vitapan shade guide의 동일한 색상 간에 최소 6.88, 최대 12.80의 큰 색차(${\Delta}E^*$)를 보였으며, 모든 색상에서 시각적으로 확연한 차이를 보였다. 모든 색상의 Body composite에서 적층한 Incisal composite의 색상에 관계없이 Incisal composite의 두께가 두꺼워 질수록 Body composite 과의 색차가 증가하였다(p < 0.05). 또한 $L^*$값과 $b^*$값은 Incisal composite의 두께가 두꺼울수록 감소하는 양상을 보인 반면 $a^*$값은 큰 변화를 보이지 않았다. 결론: 이상의 결과로 Tescera ATL을 이용한 간접 복합레진 수복 시 색상 결정에 있어 기존의 shade guide의 사용은 부적절하며, 동일한 재료로 제작한 개별적인 shade guide가 필요하리라 사료되며, Incisal composite 적용 시 색상 변화에 대한 정확한 정보를 바탕으로 신중한 적용이 필요하리라 사료된다.
본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.
본 논문은 자가용과 영업용 차량의 컬러 영상에서 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 번호판 영역 추출을 위해 차량 영상에서 번호판 영역은 차종에 따라 일정한 색상을 가지고 있다는 특징을 이용하였다. 본 논문에서는 단일 색상 정보에만 의존하지 않고, HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 제안한다. 또한 처리 과정의 효율성을 높이기 위하여 입력 영상 전체를 처리하지 않고, 수평 라인별 탐색을 통해 번호판의 높이 구간을 찾도록 한다. H 성분과 Q 성분을 각각 사용한 경우와 두 색상 성분을 결합하여 추출한 경우를 비교 실험한 결과, H 성분에만 의존한 경우는 53.6%, Q 성분에만 의존한 경우는 82.1%, 결합 색상 성분에 의한 경우에는 94.6%의 추출률을 보였다.
본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 외부 조명의 영향에 대응하면서 얼굴 후보영역을 추출하고, 추출된 후보 영역으로부터 다채널 스킨컬러 모델로 특정 정보를 추출하는 검출 기법을 제시한다. 외부 조명에 민감한 스킨컬러 특성을 고려해 색상정보와 광도를 분리할 수 있는 Y $C_{r}$ , $C_{b}$ 색상모델을 이용하며, Green, Blue 채널의 정보를 Gaussian 확률밀도 모델로부터 $C_{b-}$$C_{g}$ 의 좁은 범위에 분포되어 있는 스킨컬러 영역 밀도를 모델링한다. 또한 얼굴영역에 Region Restricting과 임계값 반복 알고리즘을 사용하여 눈 영역 검출 과정을 보이고, 실시간 복합 얼굴 검출 시스템 조명방식에 의해 결과를 나타낸다.다.
본 논문에서는 번호판 고유의 복합 색상 정보와 수직 에지 정보를 이용한 번호판 후보 영역 추출기법을 제안한다. 또한 추출된 번호판 영역의 정확성을 높이기 위해서, Fast DCT를 거쳐 압축된 이미지에 대하여 Support Vector Machines(SVM)을 이용한 검증 과정을 제안한다. 제안하는 기법은 차량번호판 인식의 대상이 되는 자동차의 위치가 정면, 후면을 구분하지 않는 다양함을 가지고, 주변 배경이 충분히 포함되는 상황에서 다양한 크기를 가지는 355장의 영상들을 대상으로 한다. 실험 결과, SVM을 이용한 검증 과정을 거친 방법이 그렇지 않은 경우보다 20%이상 향상된 번호판 추출 성공률을 나타내었다.
본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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