라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
SURF(Speeded Up Robust Features)는 다양한 상태 변화에 강인한 기술자 추출 방법으로 객체 인식과 같은 분야에서 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 비슷한 성능을 보이면서도 수행 시간이 훨씬 빠르다는 장점이 있다. 하지만 이러한 기술자들은 회전 불변한 특징 보장을 위해서, 추출한 특징점 간의 위치 정보를 고려하지 않는다. 또한, 원본 영상을 흑백 영상으로 변환하여 사용하기 때문에, 원본 이미지의 색상 정보도 이용하지 않는다. 본 논문에서는 특징점들 간의 상대적인 위치 정보 및 색상 정보를 이용하여 SURF 기술자의 정합 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 상대적인 위치 정보는 특징점들의 중심을 연결하는 선분과 특징점 중심에서부터 생성되는 orientation 선분 사이의 각을 기반으로 한다. 색상 정보의 경우 각 특징점이 포함하고 있는 영역에 대해 color histogram을 생성하여 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능 개선을 보인다.
본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.
내용 기반 영상 검색 기술은 전자 미술관과 박물관, 상표와 저작권, 영상 저장 및 전송 시스템과 같은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스를 구축하고 유지하는데 필수적인 요소이다. 따라서 내용 기반 검색에 대한 연구가 최근 몇 년 동안 큰 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 동시에 고려하는 복합적인 특징 벡터를 사용한 검색 기법을 제안하였다. 칼라 정보 획득을 위해서는 지역 칼라 분포 특성을 고려하여, 영상을 이루는 각 부영역별 화소들의 대수적 모멘트를 이용하여 각 특징 산출하였다. 모양 정보를 획득하기 위해서는 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서 검색의 효율을 증대시켰 다. 그리고 모양 특징 추출을 위한 전처리 과정에서 칼라 영상을 그레이 영상으로 변형한 후, 구현이 용이하고 실시간 윤곽선 추출이 가능한 DCT 알고리즘을 변형 이용하였다. 실험영상으로 150여개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.
영상에 회전이나 크기 변형이 가해지면 영상을 구성하는 점들의 좌표값들이 변경되어 형태 기술 및 인식이 어렵게 된다. 그러나 영상을 구성하는 점들 간의 위치관계나 무게중심과의 위치 관계는 변하지 않는다. 따라서 x-y 좌표계로 기술되는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 불변하는 새로운 좌표계로 사상할 수 있다면, 형태 기술 및 인식의 문제는 보다 수월해진다. 본 논문에서는 영상 공간의 점들을 회전 및 크기 변형에 무관한 새로운 특징 공간으로 사상하여 형태를 기술하는 방법을 제안한다. 특징 공간을 나타내는 새로운 좌표계는 무게중심으로부터의 상대거리와 윤곽선 세그먼트 곡률을 두 축으로 하는 직교 좌표계이다. 상대거리는 윤곽선 상의 임의의 한 점이 무게중심에서 얼마나 멀리 벗어나 있는지를 나타내는 값이고, 윤곽선 세그먼트 곡률은 세그먼트의 굴곡도를 나타내는 값이다. 특징 공간에 사상된 점들의 형태 기술은 메쉬 특징을 통해 이루어진다. 실험을 통해 제안된 형태 기술 방법이 회전 및 크기 변형에 강건함을 확인하였다.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
본 논문은 기존 어류도감을 개선하기 위해 기존 어류도감에 IT 기술들이 적용된 전자어류도감의 개념을 도입하고 이를 위한 영상검색 알고리즘을 제안한다. 영상검색은 전자어류도감의 핵심이고 기존 어류도감을 압도하게 하는 기술이다. 어류는 동종일지라도 형태, 컬러, 질감에서 다른 특징들을 갖고, 심지어 동일 어류도 촬영 시의 자세나 주변 환경에 의해 다른 특징을 갖기 때문에 형태, 컬러, 질감의 단순한 특징을 이용하는 기존 영상검색은 전자어류도감에 적합하지 못하다. 제안된 영상검색은 어류의 머리, 몸통, 꼬리에서 추출된 상세 특징들을 채택하고, 특징들에는 그들의 불변성에 따라 가중치가 다르게 주어진다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘을 훨씬 능가하는 것을 보여준다.
체감형 게임 제작에서 필요한 충돌 감지를 위한 특징맵 방법을 제안한다. 특징맵은 충돌이 발생하는 물체들의 중첩 픽셀 비를 불변량으로 이용하는 방법으로 영상의 크기를 환경과 조건에 따라 조절해가면서 정할 수 있으므로 빠른 충돌감지가 가능하며 또한 충돌 부위도 감지 할 수 있는 장점이 있다. 이를 검증하기 위하여 web cam, 게임플레이어, 적캐릭터, 가상 오브젝트를 이용한 체감형 게임을 제작하고 특징맵을 사용하여 충돌 감지를 실험하여 그 타당성을 확인하였다. 이 방법은 게임에서 캐릭터 크기와 위치가 지속적으로 변화하는 경우 효과적인 충돌 감지를 위한 기본적인 알고리즘으로 응용될 수 있다.
의학분야에서 컴퓨터는 병원에서 발생하는 각종 업무데이터의 전산화에서 진단을 위해 사용하는 검사 의료기기들의 자동화, 그리고, 각종 의학영상들을 디지털화하여 처리하는 단계까지 활발하게 활용되고 있는 실정이다. 이러한 시점에서 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 늘어나고 있는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈구영상으로부터 적혈구를 분석하여 정상세포를 비롯한 비정상세포를 16부류로 나누어 분류하였다. 이를위해 UNL푸리에 특징과 불변 모멘트 알고리즘을 사용하여 세그먼트된 적혈구 영상으로부터 특징을 추출하고 이를 인식하기 위한 다단계 신경망을 구축하였다. 실제 임상에서 10명의 환자를 대상으로 실험한 결과 검사자가 참조가능 형태의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 사이즈 펑션을 이용하여 윤곽선으로 표현된 물체의 특징을 추출할 때 발생하는 에러를 줄이기 위해 방향에 따라 가중값을 달리하는 새로운 표본화 알고리즘을 제안했다. 특히 회전, 이동, 크기 변환과 같은 변환에 대해서 불변성을 갖도록 설계했다. 특징값은 물체의 윤곽선을 사이즈 펑션 처리를 통해서 만들어진 행렬이고 이들간의 거리를 측정 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 실험 결과 기존의 표본화 방법보다 제안한 표본화 방법을 사용했을 때 원본과 변형된 이미지 사이의 유클리디언 거리가 회전에 대해서 약 57% 크기변형에 대해서는 약 91% 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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