본 논문에서는 콘크리트 표면에 발생한 균열의 미세한 부분까지 효과적으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 균열 검출 방법은 콘크리트 영상의 RGB값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 검출한다. 검출된 후보 균열 영역에서 밀도와 명암도를 이용하여 효과적으로 세부적인 잡음까지 제거한 후, 최종으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 표면의 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 평면 디스플레이 패널 외관 검사의 무인 자동화를 위한 전처리 단계의 알고리즘으로 패널 외관 검사 영역의 정합성 향상 및 자동 설정하는 알고리즘 기술에 관한 것이다. 평면디스플레이 패널의 제조 공정 중, 점등 검사 공정 단계에서는 Line 불량, Point 불량, 얼룩 불량, 외관 불량, Pol 불량 등 다양한 불량들을 검출한다. 이중 외관 불량 검사를 자동화하기 위한 전처리 단계로써 획득한 영상 내에서의 검사 영역을 설정함에 있어서 영상에서의 패널 위치의 변화, 패널의 Rotation/tilt, 패널 에지에 불량이 결부될 경우에도 실제 절단면을 정확하게 추출하여 불량 측정 오차를 최소화하는 알고리즘 을 제안한다.
최근 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있어 많은 서비스에 적용되고 있다. 얼굴인식 또한 딥러닝 기술을 접목하여 높은 수준으로 얼굴인식이 가능해졌다. 하지만 딥러닝 기술은 원본 이미지를 최소한으로 변조시켜 딥러닝 모델의 오인식을 발생시키는 적대적 예제에 취약하다. 이에 따라, 본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템에 대해 적대적 예제를 이용하여 기만공격 실험을 수행하였으며 실제 얼굴에 분장할 수 있는 영역을 고려하여 설정된 변조 영역에 따른 기만공격 성능을 분석한다.
입력된 영상을 유해영상인지 아닌지 판단하기 위해 여러 가지 방법이 사용 될 수 있다. 현재, 대부분의 유해영상검출에 대한 연구는 피부색상이 전체영상에서 차지 하는 비율에 기반하고 있다. 본 논문에서는 YCbCr에서 피부영역을 검출 하는 기법을 제안한다. 피부영역은 YCbCr에서 특정적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리하고자 한다. 먼저 Eye-Map을 이용하여 눈의 영역을 찾은 후 그 주변 영역의 색상을 이용해 피부영역의 색상값 분포를 찾고, 전체 영상에서 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출하는 방식이 된다.
초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육 영역을 객관적으로 분석하기 위해ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역은 근막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 추출된다. 실제 초음파 영상 대상 실험 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육 영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.
최근 가상환경에서 아바타의 활용이 빠르게 증가하면서 아바타 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 아바타의 사람과 같은 자연스러운 얼굴 애니메이션(Facial Animation)은 사용자에게 아바타가 살아 있는 듯한 느낌(Life-likeness)과 사실감(Believability)을 심어주어 보다 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다. 이러한 얼굴 애니메이션 생성을 위해 얼굴의 특징 점을 추출하는 기법이 끊임없이 이루어져 왔다. 그러나 지금까지의 연구는 실시간으로 사람 얼굴로부터 모션을 생성하고 이를 바로 3D 얼굴 모델에 적용 및 모션 라이브러리를 구축하기 위한 최적화된 알고리즘 개발에 대한 연구가 미흡하였다. 본 논문은 실제 사랑 얼굴 모델로부터 실시간으로 특징 점 인식을 통한 애니메이션 적용 및 라이브러리 생성 기법에 대친 제안한다. 제안 기법에서는 빠르고 정확한 특징 점 추출을 위하여 색 정보를 가공하여 얼굴 영역을 추출해내고 이를 영역 분할하여 필요한 특징 점을 추출하였으며, 자연스러운 모션 생성을 위하여 에러 발생 시 대칭점을 이용한 복구 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 이와 같은 색 정보 기반의 영역분할 및 영역 대칭 기법을 제시하여 실시간으로 끊김이 없고 자연스러운 얼굴 모션 라이브러리를 생성 및 적용하였다.
본 논문에서는 설진시스템에서 혀 영역의 윤곽선을 정확하게 검출하기 위해 영역제한 마스크 연산과 능동 윤곽선 모델을 적용한다. 혀의 특징을 정확하게 분석하기 위하여 먼저, 혀 영역이 검출되어야 한다. 그러므로 혀 영역의 에지를 검출하기 위한 효율적인 분할 방법은 매우 중요하다. 20~30대 학생 30명으로 구성된 혀 영상 DB로 실험하였다. 실제 혀 영상에서의 실험은 좋은 결과를 보였다. 실험 결과, 제안된 방법이 마스크 연산을 사용하지 않는 방법에 비해 더 정확하게 혀 영역의 윤곽선을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 실용화 레벨에서의 디지털 영상기록 (Digital Video Recording: DVR) 구현을 기술한다. 또한 입력 영상을 배경과 목표물 영역의 두 가지 영역으로 분리 처리하여 분리된 영역별로 중요도를 고려하여 서로 다른 압축 기법을 적용함으로써 효율적인 압축부호화를 수행할 수 있는 방안을 제안한다. 본 알고리즘은 영상 압축 부호화 기법으로서 영역분할을 통해 Macro block 단위로 물체 영역과 배경 영역을 재구성해서 부호화에 이용하는 방식이다. 제안된 알고리즘은 매우 효율적인 압축 성능을 보여주며, 저 전송률 상황에서도 높은 질의 영상을 복원할 수 있다.
본 논문에서는 칼라지도영상으로부터 GIS의 벡터링 과정에 사용할 벡터링 영역(도로, 해안선, 등고선 등)을 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 입력영상으로는 트루칼라영상을 사용할 경우 추출 영역의 칼라가 비교적 균일하게 분포되지만 데이터량이 방대하여 처리에 어려움이 있어 현실적이지 못하므로 이를 양자화하여 256칼라 영상으로 변환한 후 사용할 수 있도록 하였다. 추출 단계에서는 Lab칼라공간에서 mahalanobis 거리 및 방향성 마스크를 사용하여 다양한 칼라 분포를 흡수할 수 있도록 하여 배경 영역을 배제하면서 연결성이 있는 추출결과를 얻을수 있도록 하였다. 그리고 추출된 결과를 원영상과 중첩해 보면서 기호, 문자 등의 요소로 인해 끊어진 영역이나 추출시 발생되는 피할 수 없는 잡영을 편집하여 제거할 수 있는 기능을 제공하였다. 추출된 결과는 벡터링 작업에 직접 사용 가능한 형태로 추출되도록 하였는데 실제 벡터링 작업에 다양한 추출영역을 사용해 봄으로써 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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