• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.179-186
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• 2007

본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.309-317
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.221-232
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• 2012

이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.67-73
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• 2011

일반적인 영상 검색의 경우 질의 영상과 같은 영상 또는 최대한 유사한 영상을 결과로써 보여주게 되는데 회전 영상의 경우에는 일반적인 영상 검색 방법들의 성능이 현저하게 떨어지는 경향이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 회전 영상에 대해서도 검색 성능이 우수하도록 하기 위해 질의 영상과 DB 영상에 대해 Harris Corner Detector 알고리즘을 통해 특징점을 구하고, 그 특징점을 토대로 Principal Components Analysis 알고리즘을 이용해 물체의 주축을 구하여 회전 불변 상태의 영상으로 전환한다. 제안한 기법은 Wang의 원본 1000장의 영상과 $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, $180^{\circ}$로 회전된 총 6000 장의 지름이 256 크기인 자연 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 기법과 비교하였을 때 회전 영상에 대해서도 우수한 검색 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.421-433
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• 2006

본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.

• 한국초등수학교육학회:학술대회논문집
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• 한국초등수학교육학회 2010년 학술발표대회 논문집
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• pp.143-156
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• 2010

사회가 변화함에 따라 수학교육과정도 변화를 거듭하고 있으며, 이러한 변화에 잘 대처하기 위해서 교사는 수학교육의 방향에 대한 깊이 있는 성찰과 함께 수학, 교육학, 심리학 등 수학교육과 관련된 학문에 대한 이해가 필요하다. 이러한 교사에 대한 시대적인 요구에 능동적으로 대처하는 방안으로 Wittmann(1984)은 수학교과의 특성상 변하지 않는 요소들을 교수단위(Teaching Units)라 하고, 수학교육을 통합시키는 개념으로 교수단위이론으로 제시하였다. 교수단위는 수학에서 가르쳐야 할 내용들을 목적, 자료, 활동, 배경 등의 4요소에 따라 작은 단위로 조직화한 것으로, 이를 통해 수학연구자나 교사는 가르쳐야 할 내용에 대한 구조적인 이해와 체계적인 조직화를 도모할 수 있게 되어 나아가 사회의 변화에 대응할 수 있게 된다. 본 연구에서는 2007년 개정 수학과 교육과정 도형영역의 교수단위를 학년별로 추출하고, 추출된 교수단위의 특징과 제목을 분석하였다. 이를 통해 교수단위가 수학교육과정연구에 어떻게 활용될 수 있는지 그 방안을 모색해 보았다. 도형영역의 교수단위(TU)는 특징과 제목에 따라 '개념알기형', '개념적용형', '관계알기형'의 세 유형으로 분류할 수 있다. 현재의 도형영역 교육과정은 대체로 개념알기형, 개념적용형, 관계알기형의 순으로 구성되어 있으며, 개념적용형이 개념알기형보다 조금 더 많다. 이는 도형영역 교육과정이 학습한 개념을 다양한 방법을 통해 여러 활동에 적용시켜 봄으로써 도형의 개념을 좀 더 명확하게 알게 되는 초등학생의 발달단계를 고려하여 구성되었음을 알 수 있다. 이러한 교수단위(TU)는 수업자가 도형학습주제에 맞게 수업을 재구성하거나 학생들의 수준에 맞는 수준별 맞춤자료를 제작할 때 유용하게 활용될 수 있으며, 더 나아가 수학연구자들이 새로운 교육과정을 수립하고자 할 때 기초자료로 활용될 수도 있을 것이다. 교수단위는 고정불변의 것이 아니고 계속 보완되고 진화될 수 있는 모델이다. 따라서 앞으로도 많은 수학연구자나 현장교사의 참여로 교수단위가 보다 더 체계적이고 조직적으로 연구되어야 한다. 또한 추출된 교수단위를 교사나 학생들이 보다 편리하게 활용할 수 있도록 컴퓨터용 소프트웨어로 개발하려는 후속 연구가 필요하다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.50-60
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• 2000

본 논문에서는 캐릭터 이미지 검색에 가장 적합한 컬러와 모양 정보를 표현하는 새로운 복합 특징량을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 컬러 모델에서 얻어진 Y이미지에 대해서는 회전, 이동, 크기 변화에 불변한 Zernike 모멘트를 사용하여 모양 정보를 추출하고, Cb 및 Cr 이미지로부터 DCT계수를 사용하여 색상 정보를 추출하여 캐릭터 이미지를 검색한다. 이 방법은 인간의 시각적인 특성을 잘 표현하는 방법으로서 36개의 적은 특징량으로 높은 검색효율을 나타내기 때문에 대용량 데이터베이스와 같은 웹 검색과 애니메이션 검색에 적합한 방법이다. 캐릭터 이미지 3,834개를 대상으로 실험하였으며 MPEG-7 컬러/질감, 기술자들의 성능 평가에 사용된 ANMRR(Average of Normalized Modified Retrieval Rank)과 모션/모양 기술자들의 성능 평가에 사용된 BEP(Bull's Eye Performance)를 사용하여 캐릭터 이미지 검색에서 우수한 성능을 타나냄을 실험으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.387-394
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• 2005

본 논문은 구동경로에 미리 부착된 컬러 오각형 이정표로부터 상대적인 위치를 산출하는 무인자동차의 자기위치 인식에 관한 연구이다. 오각형의 기하학적 특징들이 패턴에 따른 모바일 로봇의 상대적 위치를 설정하는데 사용되었다. 이러한 이정표를 이용한 비젼 기반의 위치 인식은 단순하며 유통성을 가지고 있다. 이 방법은 오각형의 불변 특징량과 컬러를 이용하여 시스템이 패턴의 절대적 위치를 찾을 수 있도록 하는 방법이다. 본 논문의 알고리즘은 부착된 이정표와 저장된 시퀀스사이의 상호대응 관계를 결정하고 이를 이용하여 관찰자의 절대적 위치를 계산하고, 오각형의 5개 꼭지점을 이용하여 상대적인 위치를 결정하게 된다. 구현된 알고리즘은 실험을 통하여 위치오차 5cm를 가지며 처리속도는 0.3초미만이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.47-57
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• 2009

최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.42-52
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• 2017

파노라마 영상은 여러 시점에서 촬영한 영상들을 대응점들의 정합을 통해 합성하여 얻은 단일 영상을 말한다. 기존의 파노라마 영상 생성 방법들은 대응점들을 구할 때 각 영상에서 지역적 불변 특징점을 추출하여 서술자를 생성하고 매칭 알고리즘을 사용한다. 동영상의 경우, 프레임 수가 많아 기존의 방법으로 파노라마 영상을 생성하는 것이 상당한 시간을 소비하고 불필요한 계산을 한다. 본 논문에서는 동영상을 입력 받아 구면 파노라마 영상을 효과적으로 생성하는 기법을 제안한다. 동영상의 프레임 간의 변화가 지역적으로 크지 않으며 연속적이라는 전제 조건으로 반복성 및 계산속도가 높은 FAST 알고리즘을 사용하여 특징점들을 추출하고, Lucas-Kanade 알고리즘을 통해 각 특징점들을 추적하여 그 주변에서 대응점을 찾는다. 모든 영상에 대해서 호모그래피를 계산하면 가운데 영상을 중심으로 호모그래피를 변경하고 영상을 와핑하여 평면 파노라마 영상을 얻는다. 마지막으로 구면 좌표계 역변환식을 통해 구면 파노라마 영상을 변환하여 얻는다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 파노라마 영상을 빠르고 효과적으로 생성하는 것을 확인하였다.