본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.
이 논문에서는 음선 추적을 이용한 세선화 보정 및 의사 특징 점 제거에 관하여 연구하였다. 세선화 보정 과정은 첫째로, 교차수가 6인 픽셀 중에서 8-이웃 연결합이 3이 아닌 경우 불필요한 픽셀을 삭제하고 둘째로, 교차수가 6인 픽셀의 주위 8픽셀 중에서 융선에 해당하는 픽셀과 교파수가 2인 픽셀을 시작 픽셀로 하여 융선을 추적하면서 제거할 픽셀이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 교차 수와 8-이웃 연결합을 이용하여 후보 특징 점을 추출하였다. 추출된 후보 특징 점 중에서 의사 특징 점 제거 알고리즘을 이용하여 실제 특징 점을 재 추출하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 기존 방법과 비교하였으며, 실험결과 제안방법이 세선화정도가 우수하고 많은 의사 특징 점들이 제거되었음을 알 수 있었다.
세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 매우 중요한 과정이 된다. 본 연구는 다양한 문자 인식에 적용 가능한 8-이웃 연결값을 이용한 병렬세선화 알고 리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 특징은 병렬성 구현이 용이하며, 세선화된 결과 는 완전 8연결이 되고, 수치 정보로 표현된다. 특히 곡선 선분의 골격이 정확하게 표 현되므로 영문, 일어 등 곡선이 많은 문자에 더욱 적합함을 보인다. 성능 평가는 기준 골격선과 유사도 측정 방법에 의해 수행되었다.
지리정보시스템은 지리정보를 가장 효과적으로 저장하여 검색할 수 있고, 가공 처리할 수 있는 유용한 도구이다. 지리정보시스템을 구축하는데 있어서 가장 많은 시간과 비용이 소요되는 것은 입력 부분이기 때문에 벡터라이징 시스템의 개발은 매우 중요하다. 지리정보시스템에서 처리되는 모든 종류의 도면 중에서 특히 등고선도가 가장 많은 노력을 요한다. 본 논문에서는 지리정보시스템에서 등고선 벡터라이징을 위한 최적 세선화 알고리즘에 관하여 고찰하였고, 실험 결과로서 연결값을 이용한 세선화 알고리즘이 유사도가 가장 우수한 알고리즘임을 입증하였다.
본 논문에서는 32비트 명령어축약 형 마이크로프로세서를 적용하는 지문인식시스템에서 알고리즘 처리시간의 40%를 점유하는 세선화 단계를 위한 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 세선화는 특정 사이즈의 윈도우 마스크를 적용하여 같은 연산을 반복적으로 처리하는 점에 착안하여 이를 소규모의 하드웨어에서 처리함으로써 고성능 마이크로프로세서의 연산부담을 덜고 처리속도 향상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 HDL을 이용하여 RTL 수준으로 설계한 뒤 시뮬레이션 결과와 기존의 알고리즘 처리결과를 비교하였다.
본 논문에서는 검출된 정맥 패턴을 세선화하는데 있어 보다 개선된 방법을 제안한다. 근적외선을 사용하여 촬영한 정맥 이미지를 수직 또는 수평방향으로 슬라이싱하고 각 슬라이스 이미지의 평균 밝기 값을 구한다. 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 찾고 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점에서 정맥 패턴을 검출한다. 이렇게 찾은 정맥 패턴들은 패턴 지점을 연결하는 과정을 위하여 거리(Distance), 각도(Angle), 밝기(Luminosity)의 유사성을 서로 검증하여 연결하는 DAL 세선화 방법을 제안한다. 제안한 개선된 세선화 방법은 이전의 거리만을 고려한 세선화 방법보다 정맥 후보 구역에서 실제 정맥 패턴을 보다 정확하게 연결하는데 도움을 준다.
자동 지문 인식을 위한 특징점 추출 과정에서 얻은 특징점에는 지문 획득시 발생하는 잡음과 전처리 과정으로 인한 정보의 손실에 의해 상당량의 의사 특징점이 포함되어 있다. 본 논문에서는 특징점들로 구성된 지문의 특징량에서 잡음이라고 할 수 있는 의사 특징점을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 후보 특징점 목록에서 세선화된 지문 화상의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고 후보 특징점 목록에서 선택한 특징점을 삭제한다. 재구성된 세선화 화상에서 지문 원화상의 부영역별 방향과 지문의 구조적 특성을 근거로 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST sdb 14의 지문 화상을 알고리즘에 적용한 결과는 정추출율 손실 대비 높은 오추출율 개선을 얻었음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 특징점 기반의 지문인식 알고리즘의 각 단계에 있어서 32-bit CPU 사이클 점유율을 분석하고 그 중 전체 80%를 차지하고 있는 가보필터링과 세선화 단계를 처리하기 위한 전용 하드웨어 구조를 제안한다. 특징점 기반의 지문인식 알고리즘을 개발하였으며 소스 코드를 분석하여 가보필터링과 세선화 단계의 처리를 마이크로프로세서가 처리하지 않고 바이패싱하기 위한 전용 하드웨어를 위한 선행연구를 ARM 에뮬레이터 환경에서 실시하였다.
논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.
지도작성은 이동로봇의 주행 및 위치추정을 위해 반드시 필요한 요소이다. 이러한 지도작성에는 격자지도와 토폴로지컬 지도의 두 종류가 있다. 격자지도는 전체 환경을 작은 격자로 나누어 각각에 점유되어 있는 확률간을 부여함으로써 지도상의 모든 메트릭(metric) 정보를 나타내는 반면에, 토폴로지컬 지도는 메트릭 정보를 가짐으로써 위치추정을 가능하게 하는 노드와 이를 연결하는 에지로 표현된다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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