영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
뱀 탐지 이론은 영장류가 천적인 뱀과 경쟁하면서 뱀을 효과적으로 탐지할 수 있는 시각 체계를 갖추게 되었다고 설명한다. 구체적인 가설 중 하나는 먼지세포 중심의 피질하 시각 경로가 사람으로 하여금 심적 자원을 사용하지 않고서도 자동적으로 뱀의 위협을 탐지할 수 있게 한다는 것이다. 이에 본 연구는 뱀 영상에 대한 인간 참가자의 반응을 공포 표정의 얼굴 및 꽃에 대한 반응과 비교함으로써 뱀 탐지 이론의 가정들을 검토하였다. 참가자들은 원본 영상을 관찰하거나, 원본 영상에서 색상, 밝기와 대비, 공간주파수 에너지 차이를 제거한 변환 영상을 관찰하였다. 실험 1의 참가자들은 각 영상에 대한 정서가와 각성 유발 정도를 평정하였고, 실험 2의 참가자들은 연속점멸억제 절차에서 표적 자극을 탐지하였다. 그 결과, 뱀에 대한 반응은 시각 요인의 영향을 가장 크게 받았다. 영상들의 시각적 차이를 제거했을 때, 뱀 영상은 덜 부정적이고 각성을 덜 유발하며 연속점멸억제에서 느리게 탈출하였다. 그에 비해, 다른 범주에 대한 반응은 영상 변환의 영향을 덜 받았다. 특히, 공포 표정의 얼굴은 일관적으로 영상 조건에 상관없이 위협적인 대상으로 평정되었으며 빠르게 탐지되었다. 또한, 실험 1에서 측정한 각성 평정의 변화량과 실험 2에서 측정한 연속점멸억제 탈출 시간의 변화량이 부적 상관을 보였다. 영상 변환 후 각성 평정 점수가 많이 감소한 뱀 영상일수록 탐지반응시간이 증가하였다. 이러한 결과는 뱀이 인간 관찰자의 위협 탐지 반응에 미치는 영향이 공포 표정의 얼굴에 비해 제한적이며, 연속점멸억제 탈출 반응과 의식적 평정 반응이 처리 기제를 공유할 가능성을 시사한다. 결론적으로 본 연구는 인간의 뱀 탐지가 무의식적 피질하 시각 경로의 산물이라는 가정에 의문을 제기한다.
멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.
국가민속문화재 제4호로 지정된 외재 이단하 정경부인의 용잠은 대례복 일습을 구성하는 머리 장신구로, 착용자의 신분과 유물의 시기가 명확하다는 점에서 유물로서 가치가 높다. 용잠은 대체로 보존상태가 양호한 편이지만 문양부분에 다양한 이물질 및 부식물이 고착되어 있어 보존처리를 수행하였으며, 이 과정에서 다양한 비파괴 분석을 실시하여 용잠의 제작기법과 소재의 성분을 확인할 수 있었다. 용잠은 머리에 꽂았을 때 무게의 부담을 줄이기 위해 내부가 비어있으며, 금색과 적색, 흑색의 색상이 대비되도록 만들어졌다. 용잠은 머리 부분과 비녀의 몸체를 따로 제작하였으며, 몸체는 구리, 은, 아연의 합금으로 접합부분은 겹쳐지는 부분이 없이 정교하게 연결하였다. 머리 부분은 용의 얼굴이나 수염, 뿔, 몸, 갈퀴에서 합금 비율에 차이가 있으며, 섬세한 문양이 표현된 용의 얼굴 부분은 은과 구리의 합금으로 용의 얼굴을 사실적으로 표현하였다.
본 논문에서는 기존 LDP 코드의 문제점을 보완하고 화소의 색상 정보와 밝기 정보, 에지 방향 정보, 그리고 에지 반응 크기 정보를 포함할 수 있는 새로운 LDP를 제안한다. 제안된 방법은 얼굴색 정보를 포함하기 위해 기존 LDP 코드를 줄이는 방법을 제안하고 그 결과를 분석하였다. 새로운 LDP 코드는 기존 LDP 코드와 달리 6비트로 표현함으로써 나머지 2비트에 필요로 하는 정보를 포함할 수 있도록 하였으며, 기존 LDP 코드에 비해서 잡음과 환경 변화에 효과적으로 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안된 LDP 코드는 기존 방법들에 비해 높은 인식률 향상과 얼굴 표정인식 결과에서도 효과적임을 보여주었다.
현대 사회의 잘못된 식습관과 생활습관 때문에 신장이 안 좋아지는 사람들이 증가하고 있다. 체내의 주요 배설장기인 신장이 손상되어 발생하는 신장병은 해마다 늘어나는 추세이다. 약을 복용 하게 되면 우리 몸의 면역력이 약해지기 때문에 보통 우리는 약을 처방하는 대신에 식이요법을 사용 한다. 따라서 본 논문에서는 민들레차를 마신 후 Restoration_Brightness 프로그램을 사용하여 얼굴 부위에서 신장에 위치하는 지각(地閣)의 RGB값을 Lab와 CMYK로 변환하고 L값과 K값을 추출하여 분석하였다.
다양한 문화 콘텐츠들과 연계할 수 있는 캐릭터는 디지털 기술의 발전으로 다양한 플랫폼을 형성하였고, 해당 산업과 시장의 규모는 빠르게 성장하고 있다. 최근 스마트폰 메신저에서 캐릭터 이모티콘의 활용이 급증하면서 캐릭터가 비언어적 커뮤니케이션 도구로 자리매김함과 더불어 독자적 분야로 주목받고 있다. 캐릭터 시장이 확대되면서 소비자에게 흥미와 친근감을 줄 수 있는 디자인의 중요성은 더욱 강조된다. 캐릭터의 신체 비례에는 다양한 성격을 표현할 수 있는 함축적이고 상징적인 의미가 포함되어 있다. 이에 본 연구는 소비자들에게 선호도가 높은 캐릭터들의 신체비례를 살펴보고 그 비례에 따른 캐릭터 디자인의 조형적 요소의 특성을 분석하였다. 분석 결과, 2,3등신의 SD 캐릭터로 과장된 형태와 7,8등신의 Real 캐릭터로 사실적 캐릭터가 선호되는 것으로 나타났다. SD 캐릭터의 색채로는 귀엽고 경쾌한 이미지의 채도가 높은 색상이 사용되었으며, Real 캐릭터에서는 활동적인 이미지의 색상과 색의 명암을 통해 입체감이 표현되었다. 그리고 SD 캐릭터는 생략된 신체부분으로 인해 동작은 제한되는데 비해, 애니메이션 캐릭터의 얼굴 움직임이 과장되며, Real 캐릭터에서는 사실적이고 역동적으로 동작을 묘사하고 있다.
본 논문에서는 일상생활에서 생활 의학의 한 방편으로 사용되고 있는 수지침이 실제 인체장기에 어떤 영향을 미치는지에 대해 IT 기술을 적용하여 이를 규명하는 연구를 행하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 수지침 요법을 기반으로 인체에 있어 가장 중요한 장기인 심장을 대상으로 심장과 관련된 손 반사점인 A16 혈자리를 5분간 자극하여 전과 후의 얼굴 영상을 수집하고 Lab 색체계를 적용하여 심장과 연관된 이마와 입술 영역에 대한 색상 측정을 통해 상호간의 비교, 분석을 수행하였다. 최종적으로 생체 영상신호의 변화량 측정에 의해 A16 혈자리 자극으로 심장기능에 미치는 효과를 규명하는 연구를 수행하였으며 실험 결과 자료들에 대해 유의성 분석을 통해 실험 결과 자료가 유효한 결과 자료인지 여부에 대한 규명을 행하고자 한다.
인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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