본 논문에서는 원격작업용 제스처 명령의 인식을 위해 컴퓨터 시각 센서와 HMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 스테레오 정합을 이용한 자동 손영역의 추출은 원격작업용 제스처 추적의 자동 초기 영역 설정을 위해 제안하였다. 이는 좌, 우 두 카메라의 시각치를 이용하였으며, 손의 상대적인 거리정보를 이용하게 된다. 손영역의 추적은 일반적인 흑백 영상에서도 배경이나 잡음에 구애받지 않도록 에지값의 양의 시간차(PDOE : positive difference of edges) 영상이 사용되었으며, 제스처 명령 모델로는 실제 원자력 발전소 내 원격작업용으로 정의된 K/K(KNU/KAERI) 제스처 명령을 이용하였다. 이산 HMM을 이용한 복합 제스처 인식모델은 전명령어(pre-oeders)와 기본 명령여(basic-orders), 후명령어(post-orders)의 세 부분에 대한 각각의 명령 모델로 구성되며, 각 명령 모델의 조합과 연동에 의해서 복합적인 명령의 인식을 수행하도옥 하였다. 최종 제스처 인식 결과는 2개 이상의 명령이 복합된 연속명령에 대해 97% 이상의 안정된 인식율을 나타내었다.
스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
유리섬유강화복합재료로 제작된 배관/덕트 조인트의 오버레이 자동접합을 할 수 있는 로봇이 개발되고 있으며 로봇의 구성 중 하나인 자동적층장치의 작업 시작 위치와 제자리 회전 오차를 극복할 수 있는 기준선에 대한 실시간 영상처리가 필요하다. 기존의 선 검출 알고리즘들은 연산량이 많아 실시간 처리가 어렵거나 전체 영상에서 잡음에 취약한 단점이 있다. 본 논문은 이러한 FRP 배관 및 덕트 내 색상 실선 인식 알고리즘의 효율적인 실시간 영상처리 방법에 관하여 소개하고 배관 내 라인 제어를 위한 선의 실제 거리를 계산하고 출력하는 방법을 나타내었다.
인위적으로 noise factor를 주고 그 위에 촬영을 하여 노이즈와 영상의 복합물을 만들었다. 그 후 Low Pass Filter(LPF)와 Median Filter(MF)의 두 종류의 필터를 통하여 노이즈를 제거하고 노이즈를 나타내는 지표로 Signal To Noise Ratio(SNR), Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE)를 비교하였다. 또한 Median Filter의 kernel size에 따라서도 노이즈제거효과를 평가하였다. 각각의 처리된 영상과 원 영상을 비교하여 원 영상에 가까운 영상을 찾아봄으로서 어떤 필터가 유용하며 어떤 주파수대를 제거해야 하는가를 알고자 실험하였다. Cutoff frequency가 다른 필터를 비교 했을 때 noise power 값에는 상관없이 cutoff frequency $2/3\pi{\sim}3/4\pi$까지가 원 영상에 가까우면서 SNR, PSNR이 좋다. 따라서 높은 filter 효과를 나타낸다고 할 수 있다. Median filter의 kernel size가 커짐에 따라서 SNR 값이 커지며 반대로 MSE의 값이 작아져 filter 효과는 좋아 짐을 알 수 있다. 의료 영상에 filter를 적용하는 것에 대해서 대부분의 영상들이 filter 적용 후에 왜곡된 상이 되곤 하였다. 의료 영상은 다른 영상과는 달리 공간 분해능을 유지하면서 평활화(노이즈 제거)하는 것이 중요한 문제이다. SNR 등 정량적 지표에 의한 비교와 함께 시각적 평가가 병행되어야 할 필요가 있다.
지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
카메라에 의해 획득되는 주행 차량의 번호판 영상은 많은 변화와 잡음을 포함할 뿐만 아니라 번호판 영상내의 문자 영상은 매우 작은 크기를 가지게 된다. 이러한 열악한 조건으로 대표되는 번호판 영상의 인식 효율을 높이기 위해 번호판 영상의 인식에 적합한 영상 정제와 특징 추출 방법을 다양한 실험에 의해 결정하였으며, 서로 대비되는 특징을 사용하여 인식 성능을 상호 보완할 수 있는 인식기쌍을 설계하였다. 전체 번호판의 인식을 위해 다수의 인식기쌍으로 구성된 복합인식기를 구축하여 개별 인식 결과, 신뢰도, 상호 연관성, 저평가 요소의 처리 등을 분석하여 최종 인식하였다. 제안된 방법의 인식 효율을 도로 현장에서 취득된 번호판 영상을 대상으로 검증하였다.
전산화 단층촬영법을 이용하여 탄소/탄소 목삽입재의 밀도 분포를 평가 하였다. 전산화 단층촬영 법의 Beam hardening, 전기적 잡음 및 산란 X-ray의 영상을 토정하고 신호 대 잡음비를 높여 최적화할 때 측정된 제작된 탄소/탄소 복합재료의 밀도는 98.74%의 신뢰도 수준에서 ${\pm}0.01g/cm^3$ 분포를 갖는 것으로 평가 되었다. 전산화 단층촬영 결과의 검증은 탄소/탄소 목삽입재를 절단하며 수침법에 의한 밀도 측정과 주사전자현미경 관찰을 통하여 수행되었으며 단층촬영결과는 수침법에 의한 밀도 분포와 주사전자현미경의 결과와 일치하였다.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
흉부 CT 영상에서 폐 질환의 진단을 위해서 폐 분할, 폐혈관 분할과 폐 질환 부위에 대한 괴사 세포 비율의 수치적 계산을 제안 하였다. 첫 번째 단계는 흉부 CT 영상에서 3차원 레이블링 기법과 3차원 영역 성장법을 적용하여 폐와 기관지를 분리한다. 두 번째 단계는 폐혈관 분할은 1차 다항식 회귀(Polynomial Regression)를 사용한 변화율을 적용하여 분할한 다음, 잡음 제거를 실시하여 최종의 폐혈관을 분할한다. 세 번째 단계는 2단계 이미지 에서 질환 예상 인자를 발견하고, 괴사 세포의 비율을 계산하는 것이다. 질환 예상인자는 폐에 대해서 3차원 레이블링 기법을 적용하였고, 각 레이블 중심 값을 관측하여 변화가 없는 레이블을 찾는다. 이렇게 찾은 질환 예상 인자는 조영제 투입 전/후 영상을 정합한 뒤, 면적을 비교하면 폐의 괴사 세포 비율을 계산할 수 있다.
하지 동맥 전산화단층촬영(CT) 검사 시 생리식염수 희석을 통한 조영제 사용량 감소의 효용성을 알아보고자 하였다. 조영제 125 cc 주입한 48명과 같은 양을 조영제와 생리 식염수를 7:3으로 주입한 30명을 대상으로 하였다. 각각의 영상에서 복부대동맥, 넙다리동맥, 오금동맥, 뒤정강동맥의 감쇄계수(HU)의 평균값과 신호 대 잡음비(SNR)를 정량적으로 평가 하였고, 정성적 평가는 영상의학과 전문의 2명, 방사선사 4명이 5점 척도로 4가지 평가항목을 평가하였다. 정량적 평가에서 HU와 SNR 모두 희석 전 평균값이 높게 나왔으나 독립표본 T검정에서 유의확률이 모두 p>0.05이므로 희석 전, 후의 통계적으로 유의성이 없다. 정성적 평가는 평균점수가 원액이 4.86~4.77, 희석액이 4.83~4.67로 차이가 있었으나, 유의확률이 모두 p>0.05이므로 희석 전, 후의 통계적으로 유의성이 없다. CT 하지동맥 조영 검사 시 일정 비율 희석한 조영제를 사용하여 기존 영상의 질을 유지 할 수 있고, 조영제의 총량을 줄여 단위 분자 당 요오드 함량이 낮아지므로 조영제로 인한 부작용을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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