본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.
본 논문에서는 공간영역에서 수행한 영상의 영역분류와 웨이브렛 변환대역 사이의 상관 관계를 이용한 새로운 점진적 영상 부호화 전송기법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상을 $2^n{\times}2^n$ 블록으로 분할 한 뒤 각 블록의 표준편차에 따라 저주파수 영역, 중간주파수 영역, 고주파수 영역으로 분류하고 각 영역의 특성에 따른 부호화 방식을 적용하여 부호화 효율을 증가시켰다. 실험의 결과 제안한 부호화 전송기법은 EZW 방식에 비해 복원화질 및 전송 비트율에서 좋은 결과를 나타내었으며, 사용자의 요구조건과 응용분야에 따라 점진적 전송이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.
본 논문은 영상을 효율적으로 부호화하면서도 자연스러운 압축 영상을 만들어내는 쿼드트리 영상 압축 기법을 제안한다. 제안하는 압축 기법은 유의미한 에지 선을 보존하기 위해서 에지-기반 쿼드트리 분할을 적용하고, 잎 노드 블록 사이의 높은 상관성을 활용하기 위해서 예측부호화 기법을 이용한다. 제안하는 압축 기법이 JPEG에 비해서 부호 효율이 27% 이상 개선됨을 $256\times256$ 휘도영상에 대한 전산실험을 통하여 검증하였다. 제안하는 압축 기법은 JPEG과 같은 고정 블록 부호화 기법에서 나타나곤 하는 압축 영상에서의 파문 현상을 발생시키지 않아서, 보다 자연스러운 압축 영상을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 인간의 시각 인지 특성 중 하나인 돌출영역(saliency region) 응시 특성을 고려한 LCD 디스플레이의 백라이트 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 화소 분포를 분석하고 주된 응시 영역 검출 결과를 가중치 함수로 이용하여 영역별로 분할된 영상의 블록에 대응하는 백라이트를 증폭 혹은 감소시킨다. 소비전력의 증가 없는 백라이트 블록별 증폭 기법 구현을 위하여 백라이트 증폭 총량은 백라이트 감소 총량으로 제한하고 블록 별로 증폭 양 결정을 위하여 MPEG2 TM-5 Rate Control 모델을 도입하여 적응적 백라이트 레벨 결정 방식을 적용하였다. 백라이트 증폭 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안된 방법이 소비전력 증가 없이 인간 시각이 주로 응시하는 돌출 영역의 화질을 개선함을 보였다.
영상 데이터의 효과적인 암호화를 위하여 logistic 함수를 이용함 chaos 암호화 알고리즘을 구축하였다. 이 방식은 블록기반 암호화 기법에 비해 빠른 계산을 할 수가 있고 비밀 키로서 두 개의 초기 변수를 수신자에게 보내면 된다. 그렇지만 실수 연산을 하는 관계로 회수를 높여 암호의 안전성을 높이는 대신 행렬 기본 연산을 이용한 합성암호화 알고리즘을 구성하였다. 제안된 알고리즘에서는 송신자에게 logist 함수로부터 생성된 비밀 키와 이를 기반으로 만들어 진 반복 회수 키 열을 그대로 사용한다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환($W_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.
Mass형 종양 분할의 성능은 mass의 초기 위치에 큰 영향을 받는다. 따라서 몇몇의 논문들은 방사선 전문의로부터 획득한 mass의 초기 위치를 이용하여 종양의 분할을 진행하였다. 그러나, 본 논문은 mass 검출을 위한 부가정보 없이 디지털 마모그램만을 이용한 컴퓨터 지원 진단 시스템을 구성하여 방사선 전문의에게 mass로 추정되는 곳의 위치를 제시함을 목표로 한다. 제안된 시스템은 영역 확장 기법과 열림 연산을 통한 유방 영역 분할, 분할된 유방영역에서 mass 특성을 갖는 위치의 시드 설정, 설정된 시드 기반 레벨 셋을 통한 mass 영역 분할로 구성된다. Mass 분할을 위한 시드 설정은 부표본화된 유방영상에 대해 블록기반 분산 정보와 마스킹 정보를 이용하는 Mass Scoring Measure(MSM) system을 통하여 수행되었다. 테스트에 사용된 이미지는 DDSM 데이터베이스를 사용하였으며, 실험 결과 종양검출의 정확도는 4 FP/image에서 78%의 민감도를 나타내었고, 상하방향(CC)과 내외사방향(MLO) 이미지를 동시 고려시 92%의 민감도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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