컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.
칼러 텔레비젼에서 기준 백색은 CPT(color picture tube)의 RGB 세 빔 전류를 조절함으로써 설정되며, 이들 빔 전류비는 RGB 비디오 증폭기의 이득비를 조정함으로써 조절된다. 일반적으로 전자총의 빔 전류 밀도 프로파일은 가우스 분포를 가지며, RGB 각 채널 증폭기의 이득과 대역폭의 곱은 일정하다. 따라서 스크린상의 밝기와 공간 해상도는 수상기의 기준 백색 설정에 따라 달라진다. 본 논문에서는 칼라 텔레비젼의 기준 백색 설정시에 RGB 전류비가 밝기에 미치는 영향과 비디오 증폭기의 이득 및 전류 밀도 분포에 따른 영상 경계 부분에서의 열화 정도를 이론적으로 해석하였다. 해석 결과 기준 백색의 색 온도 증가에 따라 Helmholtz-Kohlrausch 현상에 의해 밝기가 증가하고, RGB 증폭기의 이득비 편차가 작을수록 스크린상의 공간 밝기 분포의 상승거리는 감소하는 경향이 있음을 밝혔다. 또한 본 해석에 근거하여 P22 형광체에 대하여 더 밝으면서도 해상도를 높일 수 있는 기준 백색의 설정 가능한 범위를 제시하였다.
포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 비디오 클립에 있는 간판 영상을 다른 간판 영상으로 자연스럽게 교체하는 기법과 이를 수행하기 위한 어플리케이션을 제안한다. 영상에 있는 간판영역을 교체하기 위해서는 이를 추적하고, 간판의 형태변화를 알아내야 한다. 또한 전방 물체에 의하여 가려짐이 발생 했을 때에는 간판 영역만 교체될 수 있도록 가려진 영역을 추출하고, 자연스러운 합성을 위해서 색 보정을 수행하였다. 제안하는 어플리케이션은 알고리즘에 필요한 정보를 사용자로부터 입력받고, 필요한 기능을 설명함으로써 알고리즘이 실질적으로 구현되고 테스트해 볼 수 있는 전체 프로세스를 공개한다. 이는 다양한 미디어 매체에 활용될 수 있는데, 흔히 볼 수 있는 간접 광고를 제거할 수 있는 수단으로도 사용될 수 있고, 광고하고 싶은 영상에 다른 광고 영상을 삽입하여 홍보하는 새로운 광고모델로도 활용될 수 있다.
검색을 위해 동영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 이를 보완하고자 기존의 동일 영화 검색은 영상 정보의 일부를 이용하여 동일한 영상 검색에 사용해 왔다. 그러나 이 방법은 같은 영상임에도 비디오 부호화기이나 해상도가 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식한다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 오디오 정보를 이용하여 동일한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 부호화율, 부호화기, 샘플링 수의 변화에도 유사한 파형을 형성하는 Peak 정보를 바탕으로 데이터베이스에 색인하고, 검색한다. 논문에서는 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 1,000개의 동영상 데이터를 검색 실험하였으며, 92.1%의 성공률을 나타내었다.
모바일 기반의 하드웨어 기술이 발전함에 따라 많은 종류의 응용 프로그램들이 개발되고 있다. 그리고 이런 응용프로그램들의 인터페이스가 올바르게 동작하는지를 자동으로 검사하려는 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 유형의 영상으로부터 주요한 특징의 비교 분석을 통해서 응용 프로그램의 실행 오류 화면을 강인하게 검출하는 접근 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법에서는 먼저 입력되는 영상으로부터 영상을 대표하는 주요한 다중의 특징을 추출한다. 그런 다음, 추출된 다중의 특징의 차이를 비교함으로써 입력된 영상이 목표 영상과 동일한 정상적인 영상인지, 아니면 목표 영상과 유사하지만 서로 다른 오류 영상인지를 효과적으로 판단한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 종류의 영상으로부터 주요한 다중의 특징 비교를 통해서 정상적인 영상과 오류가 발생한 영상을 정확하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 접근 방법은 비디오 색인, 객체 검출 및 추적, 영상 감시 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 많은 실제 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
디지털 압축기술의 발달과 컴퓨팅 능력이 발전함에 따라서 많은 양의 이미지, 그래픽, 오디오, 비디오 정보가 인터넷을 통한 멀티미디어 시스템에서 활발히 이용되고 있다. 이에 따라 사용자가 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 탐색하기 위한 다양한 검색기법이 요구되고 있으며, 특히 단순한 텍스트형 키워드에 의한 검색보다는 내용에 의한 검색 기법이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 전처리 과정을 통해 영상을 분류하고, 여기에 색상의 공간적, 질감적 특징을 선별적으로 적용함으로서 처리 효율을 높이면서 검색 성능을 증가시킬 수 있는 내용기반 색인 및 검색 알고리즘을 제안하였다. 또한, 특정 상표에 대한 내용기반 데이터 검색요청 및 수행 결과 분석을 통해 제안된 기법의 성능을 평가하였고, 그 결과를 기술하였다.
현대 영상 매체에서는 현란한 색채들이 사용되고 있다. 이러한, 영상에서 색채이미지의 홍수는 색채에 대한 반전적 현상인 모노톤 이미지의 대두와 모노톤 이미지에 부분적 색상 삽입을 가져오게 된다. 영상을 컴퓨터 그래픽으로 색을 쉽게 보정할 수 있게 까지 되었고, 오히려 과도한 색채의 사용은 시각적 충격이 둔감해지는 경향을 보인다. 영상광고와 뮤직비디오에서 시작된 이러한 시도는 영화에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 특히, <쉰들러리스트>(1993), (2005)등의 영화에서는 모노톤 영상에 부분적 컬러를 삽입함으로써 우리에게 신선한 충격과 영상의 깊이를 더해 주고 있다. 본 연구를 통하여 영상에서 색이 원리와 속성을 통해 우리에게 어떠한 영향을 주었는지 알 수 있고, 그러한 면을 비추어 볼 때, 모노톤의 활용이 현대 영상에서 어떠한 효과를 나타났는지 그 사례들을 분석함으로써 미래의 복합적 영상 활용에 대한 진보적 가치를 알아볼 수 있을 것으로 기대한다.
최근 모마일 폰의 발달과 스마트 폰의 보급으로 인해서 많은 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 특히, 모바일 휴대장치에 소형 카메라가 탑재되면서부터 카메라로부터 입력되어지는 영상 기반 콘텐츠 개발은 사람들의 흥미뿐만 아니라 활용 면에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 그중 문자인식 시스템은 시각 장애인 보행 보조 시스템, 로봇 자동 주행 시스템, 비디오 자동 검색 및 색인 시스템, 텍스트 자동 번역 시스템 등과 같은 활용영역에서 매우 광범위하게 쓰일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 카메라로 입력되는 자연 영상에 포함되어 있는 텍스트를 추출 및 인식하고 음성으로 출력해주는 시스템을 제안하였다. 텍스트 영역을 추출하기 위해 Adaboost 알고리즘을 이용하고 추출된 개별 텍스트 후보영역의 문자 인식에는 오류 역전파 신경망을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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