본 논문에서는 컬러 영상에서 피부색 분할과 소벨 마스크를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 얼굴 영역을 정확하게 분리할 수 있음을 보인다.
영상에 포함된 객체의 인식을 위해서는 영상에 대한 윤곽선 검출이 선행되어야 한다. 윤곽선 검출 연산이 하드웨어로 수행되면 그 수행 시간이 소프트웨어로 구현된 경우보다 비교할 수 없을 만큼 감소하게 된다. 윤곽선 검출을 위한 연산 중 하드웨어 구현에 적합한 연산은 소벨 연산이며, 소벨 연산을 효율적으로 FPGA로 구현하기 위한 많은 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 소벨 연산을 FPGA로 구현하기 위한 기존의 구조를 개선하여, 약간의 추가적인 하드웨어 자원의 사용만으로 그 성능을 개선할 수 있는 회로 구조를 제안한다. 제안된 구조는 윤곽선 검출 대상 영상이 메모리에 저장되어 있는 경우에 적합하며 기존의 방법 대비 약 2배의 성능 향상을 이룰 수 있다.
영상 인식을 위한 학습 데이터 구성 단계에서 에지는 물체의 크기, 방향 등의 정보를 포함하고 있어 영상의 특징으로 사용한다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 소벨 마스크를 사용하여 원영상과 압축영상 그리고 에지영상간의 학습에 따른 인식 정도를 파악하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것보다 에지 영상에 의한 학습 속도에 차이가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 7${\times}$7 소벨 마스크와 13${\times}$13 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 마지막으로 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 실험 결과에서, 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 기존의 방법보다 효과적인 것을 확인하였다.
방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.
현행 출입국 관리는 사용자가 여권을 제시하면, 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권의 데이터 베이스와 대조하였다. 이러한 종래의 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에 불편을 제공하고 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 이루어지지 않아 체계적으로 관리하기가 어려웠다. 이리한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 된 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 개별 코드 문자 인식은 기존의 퍼지 ART를 개선하여 적용한다. 다양한 국내 여권 영상에 대해 제안된 여권 인식 방법을 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능을 보였고 개선된 퍼지 ART 알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터 수가 적게 생성되고 인식률도 향상된 것을 확인하였다
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 $7{\times}7$ 소벨 마스크와 $13{\times}13$ 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 항공 갑판 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 여러 생체 인식 시스템 중 지문 인식에 관한 연구를 기술한다 지문 입력장치를 통해 입력 받은 영상을 이용하여 개인의 식별을 위해 방향성과 특징점 정보를 이용, 매칭을 실시한다. 지문의 매칭은 1 차로 소벨 마스크와 창틀 마스크를 이용한 방향성 매칭과 2 차로 특징점 정보를 이용한 매칭 2 단계로 이루어 진다 방향성 정보를 이용한 매칭 방법에서는 가장 널리 알려진 소벨 마스크 보다 창틀 마스크가 더 정확한 것으로 판별 되었으며, 특징점 정보를 이용한 알고리즘에서는 상당한 의사 특징점을 제거 할 수 있었다 신뢰할 수 있는 방향성 검출 알고리즘과 특징점을 검출하기 위한 연구를 하였으며, 지문영상의 특징점으로는 끝점과 분기점을 사용하였다.
본 논문은 원본 디지털 영상을 보호하고 동시에 저작권 정보 등을 저장할 수 있는 콘텐츠 기반 정지 영상 보호에 관한 새로운 방법을 제시한다. Gradient값을 이용한 기존의 알고리즘은 픽셀 단위의 소벨 연산자 알고리즘이 적용되었기 때문에 외부 공격에 대하여 상대적으로 민감하게 반응하고 저작권 정보 등을 정확하게 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 약점을 보완하기 위하여 블록 단위의 연산이 이루어지는 OCL(Orientation Certainty Level)을 적용하여 특징점을 선택하였다. 실험 결과 기존의 알고리즘에 비해 변화가 심한 공격에서도 99% 이상의 높은 검출도를 나타내는 것을 볼 수 있고 특히 회전 공격에 대해서는 10%이상의 큰 성능 향상을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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