본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.
최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.
환경영향평가의 훼손수목량은 온실가스 배출량, 임목폐기물 산정 등 다양한 부분에 활용되는 환경지표이다. 지금까지 훼손수목량은 식생조사표의 임목밀도에 의존하였고, 이에 따른 표본편향으로 훼손수목량 추정의 불확실성이 가중되었다. 훼손수목량 추정의 정확성을 높이려면 전수조사를 대안으로 제시할 수 있으나 불가능한 것이 현실이다. 대안으로 드론영상을 이용한 개별 수목 탐지 방법이 있으며, 이 연구는 개별 수목 탐지 방법론으로 표본조사(방형구법)와 드론영상 분석법으로 추정된 훼손수목량을 전수조사 결과와 비교하였다. 연구 결과 전수조사 기준으로 드론 영상 분석법은 25주 과대추정 하였고 방형구법(평균)은 58주 과대 추정하였다. 그러나 기존 환경영향평가에서 시행하는 방형구법은 방형구의 개수, 방형구의 위치에 따른 표본편향의 영향을 많이 받을 것으로 예상된다.
목적: 모형실험을 통하여 자기공명영상의 공간왜곡의 정도를 영상획득방향과 펄스연쇄별로 알아보고 실험 조건에서 공간왜곡이 가장 적은 영상 획득 방향과 펄스 연쇄를 찾고자 하였다. 실험 상 얻어진 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법은 뇌정위 방서선수술의 적용시에도 실험한 조건중 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법으로 인체적용에 도움이 될 것으로 가정하였다. 대상 및 방법: 아클리로 만든 직육면체에 일정한 간격 (2cm)의 아크릴 원형 막대 지름 4mm)를 배치하여 자기공명영상을 위한 모형을 제작하였다. 모형의 내부를 증류수로 채운 후 Leksell 상업용 감마나이프 G-프레임을 씌우고 모형을 자기공명 영상의 중심에 놓고 축상과 관상면의 T1 SE, T2 SE, T2 FSE, MPRAGE영상을 얻은 뒤 영상분석 프로그램(Lleksell Gamma Plan, Version = 5.10)을 이용하여 공간적 왜곡의 거의 없을 것이라고 가정한 CT 영상에서 측정된 막대간의 거리의 차이를 구하고 이것이 각 영상획득 방법과 펄스 연쇄별로 차이가 나는지 또 영상의 가장자리와 중심부에서 차이가 나는지 paired student t-test를 통하여 분석하였다. MR의 각 단면 영상을 영상분석 프로그램에 인식시키는 과정에서도 프로그램에 내장되어 있는 외부 표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자를 기준으로한 영상의 공간적 왜곡의 정도가 자동으로 측정된다. 결과: 자기공명영상의 공간적 왜곡은 횡단면 영상에서는 감마나이트의 G-프레임의 외부표식자에 의하여 측정된 결과와 모형실험을 통하여 얻어진 결과에서 모두 뇌정위방서선수술에 이용하기에 허용할 만한 1.5mm 이하의 적은 수준의 왜곡 값을 지니고 있었다. 관상면의 자기공명영상은 외부표식자에 의해 왜곡을 측정했을 때, 감마나이프에 적용하기에는 1.5mm 이상의 공간 왜곡값을 보였으나 왜부표식자에 의한 좌표를 통해 구해진 모형실험의 결과에서는 1.5mm 이하로 공간적 왜곡이 오히려 보정되는 결과를 보였다. 결론: 이 실험을 통하여 임상적으로 주로 사용되는 펄스연쇄와 영상획득방향에서 축상 3D MPRAGE기법이 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법 임을 알 수 있었다. 현재 사용되는 MR기기의 공간왜곡의 정도는 모형실험의 결과, 1.5mm 이하 수준으로 매우 적어서 다른 영상법에 비해 매우 우수한 MR의 공간 해상력을 고려하면, 실제 인체에 적용하여 뇌정위 방사선수술시 사용항기에도 타영상기법에 비해 손색없는 영상법이 될 것으로 판단된다.
한국천문연구원에서 개발 중인 외계행성 탐색 시스템은 우리은하 중심부 $4^{\circ}\times4^{\circ}$ 영역을 10분 간격으로 시계열 관측하여 지구형 외계행성을 검출하는 시스템으로써, 대용량의 관측자료를 처리하기 위하여 영상차감법을 사용한다. 이 방법은 최적화 방법을 이용하여 기준영상과 관측영상사이의 점퍼짐함수 변화를 나타내는 커널을 구하고, 이를 적용하여 만든 합성영상과 관측영상을 서로 차감한 잔차영상에서 밝아지거나 어두워진 변광성을 찾아 내어 이들에 대한 구경측광 또는 점퍼짐함수 측광과정을 수행한다. 따라서 성단 및 은하중심부와 같이 별들이 밀집된 관측영역에 영상차감법을 이용하면 배경별들은 모두 제거되고 변광성만 남게 되므로 잔차영상의 분석을 통하여 변광성 검출 효율을 높일 수 있게 된다. 우리는 이 연구에서 구재림 등 (2007)에 의하여 수행된 산개성단 M11의 시계열관측 영상에 이 방법을 적용하여 얻은 새로운 결과와 기존 연구결과를 서로 비교하고, 변광성의 검출 효율과 측광 정밀도에 대하여 논의한다.
얼굴영상의 인식 기술은 보안과 감시를 비롯하여 머신 인터페이스와 콘텐츠 검색 등에서 활용이 광범위 하다. 그러나 주로 고해상도 영상이 연구의 대상이었고 원거리에서 획득된 저해상도 표적에 대하여 상대적으로 드물게 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법을 이용하여 저해상도 환경에서 얼굴영상의 인식을 수행한다. 포톤 카운팅 선형판별법은 Fisher 선형 판별법에서 발생하는 특이행렬 문제없이 Fisher의 최적화 기준을 실현한다. 즉, 차원의 축소나 특징 추출 과정 없이 고차원 공간에서 최적화된 투영을 위한 선형판별함수를 구성하고 이를 이용하여 판정하므로 저해상도 환경을 비롯한 얼굴영상의 왜곡의 극복에 효과적이다. 실험 결과는 제안한 방법이 주성분 분석을 활용하는 Eigen face 또는 주성분 분석과 Fisher 선형판별법이 결합된 Fisher face보다 우수하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 화소들 간의 상관관계를 이용하여 가려진 얼굴 영상을 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문의 학습 단계에서는 기존에 이용된 주성분 분석법( PCA )의 변환 행렬 대신 상관계수를 계산하고, 테스트 단계에서는 학습 단계에서 구한 상관계수를 이용하여 가려진 얼굴 영역 검출 과정과 복원 과정을 수행한다. 검출된 영상과 복원된 영상은 실험을 통해 기존 방법과 비교한다. 실험 결과, 상관관계 방법에 의해 검출된 영상은 기존 주성분 분석법을 이용한 방법보다 가려진 얼굴 영역 및 주변 영역의 잡음이 적음을 확인하였다. 또한 복원된 얼굴 영상에서는 영상의 뭉개지는 현상이 줄어들었으며, 복원된 얼굴 영상의 가려진 부분과 가려지지 않은 부분과의 경계가 보다 매끄럽게 연결되는 것을 확인하였다.
최근 테러와 범죄의 증가로 CCTV와 같은 영상 감시시스템의 도입이 활발하게 이루어지고 있다. 동시에 감시카메라를 활용한 원거리 얼굴인식에 대한 관심도 증가하고 있다. 본 논문에서는 주성분 분석기반 얼굴인식기와 보간법을 이용해 거리별 얼굴인식률의 변화를 분석해보았다. 실험에 사용된 보간법은 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법이다. 실험결과 기존의 보간법 기술이 주성분 분석기반 원거리 얼굴인식기의 인식률에 미치는 영향은 적은 반면에, 거리별 얼굴영상을 학습영상에 포함시키면 주성분 분석기반 얼굴인식기의 인식률을 향상시킴을 확인하였다.
본 연구에서는 CD-RAD Phantom을 이용하여 의료영상의 명세성 (image clarity)분석을 위하여 동일한 X선 영상을 대상으로 물리적 평가와 시각적 평가를 비교분석 하였다. 측정방법은 CD-RAD Phantom을 X선 조사하여 CR 영상처리장치를 통해 영상을 획득하였으며, 영상분석은 CD-RAD analyser program을 통한 통계학적 방법으로 물리적 평가를 시행하고, 동일한 영상의 시각적 평가는 관찰자 20명을 대상으로 blind test를 시행하였다. 분석결과는 Contrast-detail curve의 물리적 평가 IQF값은 25, 시각적 평가 IQF값은 30으로 분석되어 물리적 평가가 시각적 평가에 비해 우수하게 나타났다. 의료영상의 특성은 영상 판독자에게 영상의 정보 전달능력이 매우 중요하므로 객관적인 물리적 분석법과 시각적 분석법이 병행되어야 한다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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