• 제목/요약/키워드: 영상기술벡터

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심층학습을 이용한 영상정보 기반 호흡신호 분류 (Classification of Respiratory States based on Visual Information using Deep Learning)

  • 송주현;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.296-302
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    • 2021
  • 본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.

서포트 벡터 데이터 서술을 이용한 대표 얼굴 영상 합성 (Synthesis of Face Exemplars using Support Vector Data Description)

  • 이상웅;박주영;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.835-837
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    • 2005
  • 최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.

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위치 이동에 무관한 홍채 인식을 위한 웨이블렛 변환 기술 (Wavelet Transform Technology for Translation-invariant Iris Recognition)

  • 임철수
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권4호
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    • pp.459-464
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    • 2003
  • 본 논문에서 제안한 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식 방법은 영상 획득 장비에 의해 획득한 사용자의 눈 영상에 대하여 홍채 영역만을 추출하기 위한 전처리를 수행하고 전처리를 거친 홍채 영상에 의하여 사용자의 신원을 식별하는데 있어서 홍채 영상의 기울어짐 및 이동 문제를 해결하였다. 이를 위해서 일반적인 웨이블렛을 사용하는 대신, 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 통하여 최적의 특징값을 추출한후, 이를 코드화하여 저장한 후, 비교하여 본인 여부를 식별하였다. 실험결과 제안된 방법으로 생성된 특징 벡터와 기존에 등록된 특징 벡터의 일치도 측정에 있어서 종래의 웨이블렛 변환 홍채 인식 방법보다 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)이 현저하게 감소하였다.

특징점의 모션벡터를 이용한 차량 검지 시스템 개발 (Development of Vehicle Detection System by Using Motion Vector of Corner Point)

  • 한상훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.261-267
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    • 2007
  • 최근 교통문제 해결을 위한 하나의 방안으로 첨단교통체계(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 도로 상에서 차량을 검출하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 영상처리 기술을 이용하여 이동하는 차량을 검출하는 차량검지 시스템을 개발하여 도로 이용자에게 신속한 정보를 제공하고자 한다. 또한 차량을 검출하기 위해 효율적이고 하드웨어로 구현이 쉬운 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. CCD 카메라를 이용하여 도로 영상을 촬영하고, 모폴로지 기법을 적용하여 영상으로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 간의 이동벡터를 구하여 움직이는 차량영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 도로 영상에서 실험한 결과 처리시간이 단축되었으며, 차량 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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경계 방향성을 이용한 손상된 움직임 벡터의 복원 기법 (Recovering Corrupted Motion Vectors Using Edge Direction)

  • 박정윤;이창우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권11A호
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    • pp.1880-1888
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    • 2001
  • 통신 기술의 발전으로 무선 채널을 이용한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방법이 활발히 연구되고 있다. 무선 채널을 이용한 영상 통신에서 채널상의 오류는 복원되는 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 채널상의 오류로 인한 화질 열화를 막기 위한 다양한 기법들이 활밭히 연구되고 있는데, 그 중 오류 은폐 기법은 부가 정보가 필요 없고 부호화 기법의 변형 없이 적용이 가능하여 최근에 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상 압축 표준안인 H.263에 의해서 압축된 영상이 채널 오류에 의해서 손상되었을 때 주변 블록들의 경계 방향성을 고려해서 손상된 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하였다. 이는 각 객체에 속하는 블록들은 유사한 움직임을 갖는다는 특성을 이용한 것으로 방향성을 고려하는데는 각 블록의 첫 번째 AC 계수를 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실헙 결과 제안된 방법은 기존의 오류 은폐 방법보다 계산량을 크게 줄이면서 PSNR 측면에서 향상된 결과를 보여준다.

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PCA와 얼굴방향 정보를 이용한 얼굴인식 (Face recognition using PCA and face direction information)

  • 김승재
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.609-616
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    • 2017
  • 본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

화소값의 구간별 양자화 값 상관관계를 이용한 텍스춰 기술자 (Texture Descriptor Using Correlation of Quantized Pixel Values on Intensity Range)

  • 복거철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.229-234
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    • 2018
  • 텍스춰는 영상을 분류하거나 분할하는데 사용되는 유용한 특징이다. 기존에 제안되었던 LBP는 텍스춰 영상의 지역적인 특징을 간단한 연산을 통해 성공적으로 추출하는 기법으로서 많은 응용 분야에서 높은 성능을 보인 것으로 확인되었지만 오직 화소값의 차이만을 토대로 특징을 기술하기 때문에 잡음에 약하고 특히 이웃화소의 수가 증가함에 따라 특징벡터의 차원이 기하급수적으로 증가하는 문제점으로 인해 멀티스테일 텍스춰 기술자로서 사용하기에는 제약이 크다. 본 논문은 이런 LBP의 단점을 극복하기 위하여 화소값의 범위를 구간별로 양자화하여 양자화영상의 화소값의 상관관계를 3차원 히스토그램으로 표현하는 기법을 제시한다. 이와 같이 3차원 히스토그램을 이용하여 화소값 사이의 상관 관계를 추출하면 특징벡터의 차원이 선형적으로 증가하는 특성을 가지므로 멀티스케일 텍스춰 기술자로 다양하게 응용될 수 있다. 제안하는 방법을 텍스춰 실험영상을 통해 실험한 결과 텍스춰를 분류하는 문제에 있어서 LBP와 비교하여 유의 수준의 성능의 향상을 확인하였다.

GIS 기반 LSMS 객체지향 분류 적용 연구 (A study on the application of LSMS object-oriented classification based on GIS)

  • 이한용;정종우;정혜원;이충대
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.408-408
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    • 2023
  • 하천공간은 하도, 사주, 식생, 하천구조물 등에 대한 특성을 지니고 있으며, 현장조사를 통해 하천공간에 대한 자료를 분석하여 기초자료를 생산한다. 기존에는 현장에서 육안조사나 지상에서 사진촬영, 스케치방법으로 하천공간특성에 대한 조사를 수행하였으나, 지상에서 조사한 자료은 하천특성에 대한 물리적·공간적 특성을 파악하기 어렵고 자료의 활용성이 낮은 한계점이 존재한다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 GIS 및 RS 기술을 활용한 고도화된 첨단조사 기술 및 장비가 도입되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천공간특성을 GIS 기반으로 객체지향 분류 적용 연구와 분류 항목에 따른 공간분석 연구를 수행하였다. 연구를 위한 대상지역은 섬진강권역의 지석천 유역 하류부에 위치하고 있는 지석천 친수공원을 대상으로 선정하였다. 대상지역의 고해상도 항공영상을 수집 및 정합한 후 QGIS에서 제공하는 Orfeo ToolBox(OTB)의 LSMS(Large Scale Mean-Shift) 기법으로 정합한 항공영상의 객체지향 영상분할을 실시하여 벡터 레이어를 생성하였고, 하천공간특성에 따른 항목을 선정하여 각 항목의 영역에 대한 선별을 통해 훈련데이터를 생성하였다. 훈련데이터는 랜덤 포레스트를 이용하여 각 항목에 대한 자동 분류를 확인하였으며, 하천공간특성의 정량적 평가를 위해 분류된 각 항목별 공간분석을 통해 면적, 위치정보(위도, 경도, 표고)를 산정하였다. 분석 결과, 하천공간특성을 GIS 기반의 벡터 레이어와 각 항목에 대한 정량적 분석을 통해 하천공간의 DB를 구축하였다. 이와 같이 하천공간 DB 구축을 통해 전국 하천관리체계를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.

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MPEG-2 비트열에 발생한 슬라이스 단위 손실에 적합한 에러 은닉 기법 (A slice layer error concealment technique for MPEG-2 video transmission)

  • 김수향;김승종;정제창;김용식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.293-296
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    • 2001
  • MPEG-2 압축 방법을 이용한 비트열은 가변장 부호를 이용하기 때문에 에러에 매우 민감하다. 하나의 비트에러가 발생하더라도, 다음 동기화 부호를 찾을 때까지 매크로블록 또는 슬라이스 단위의 정보 손실을 초래하기 때문에 복원 영상의 화질 열화가 심각하다. 따라서 에러 영상의 복원을 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 기존에 발표된 방법들은 에러에 의한 손실이 매크로블록 단위로 발생했다는 가정 하에 손상된 매크로블록주위의 상, 하, 좌, 우 네 방향의 데이터를 이용하였다. 하지만 대부분의 심각한 에러는 슬라이스 단위로 발생하기 때문에 좌, 우의 데이터는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 슬라이스 단위의 에러를 은닉하기에 적합한 알고리즘을 제안한다. 상, 하, 오른쪽 상단, 왼쪽 상단, 오른쪽 하단, 왼쪽 하단의 6영역의 데이터를 이용하여 두 가지 대표적인 에러 은닉 방법인 boundary matching 방식과 주변 움직임 벡터 정보를 이용한 움직임 벡터 추정 방식에 적용하였다. 실험 곁과 기존의 방법에 비해 향상된 복원 화질을 얻을 수 있었다.

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물체 회전이 필요 없는 자기공명전기임피던스 촬영법

  • 오석훈;이원희;이수열;우응제;조민형
    • 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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    • 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
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    • pp.17-17
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    • 2003
  • 목적: 생체 조직에서의 전기임피던스 분포는 생리적 기능에 대하여 풍부한 정보를 가지고 있다. 이러한 전기임피던스 분포는 전기임피던스단층촬영법(EIT)으로 구할 수 있으나 공간해상도가 열악하여 그 사용이 보편화되지 못하고 있다. 기존의 EIT의 한계점을 극복하기 위하여 EIT와 MRI 기술을 결합한 자기공명임피던스단층촬영법(MREIT: Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography)이 최근 제안되었다. MREIT는 영상복원 과정에서 x, y, z 3방향의 자속밀도 벡터를 필요로 하므로 MRI용 자석 내에서 물체를 3차원으로 회전하여 자속밀도 벡터를 구해야 한다. 이러한 3차원 회전은 MREIT가 실제 임상에 적용되는데 있어서 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 물체 회전을 하지 않고 전기임피던스 분포를 얻을 수 있는 새로운 MREIT 방법을 제안하였다. 새로운 MREIT 방법의 원리에 대해서 소개하고 0.3T의 주자장세기를 갖는 연구용 MRI 시스템에서 얻은 MREIT영상을 소개하고자 한다.

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