본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 얼굴 구성 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 피부 색상 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한다. 이때 YIQ 색상 좌표계를 이용하고 조명의 영향을 반영하기 위하여 피부색상 영역을 다단계로 분할하여 색상 영역을 각각 결정한 뒤 적중률을 계산하여 얼굴 후보 영역을 결정하는 방법을 제안하였다. 2단계에서는 얼굴의 구성 요소중 가장 두드러진 특징인 눈동자 영역을 기준으로 한국인의 표준 얼굴 통계치를 적응하여 탐색하는 방법을 사용하였다. 이때 탐색된 눈동자 좌표로부터 얼굴의 기울기를 추정한다. 다음 단계에서는 얼굴 후보 영역에 대하여 기울어짐 보정을 수행한 뒤, 수평 수직 투영값을 이용하여 얼굴의 구성요소를 탐색한 뒤 얼굴 포함 최소 사각형을 정의하였다. 마지막으로 얼굴 영상 데이터 베이스로부터 얼굴 포함 최소 사각형에 대한 명암값 표준템플릿을 정의하고, 입력 영상에서 탐색된 최소 포함 사각형에 대하여 얼굴 영역 검증하는 방법을 제안하였다.
이동물체 추출은 일반적으로 색상 분석을 통한 차 영상을 획득하여 추출하는 과정을 거치게 되는데, 이는 조명에 큰 영향을 받는 단점을 가지고 있으며, 배경영상과 이동물체의 색이 비슷할 경우 정확한 추출이 불가능한 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 균일한 조도를 획득하여 생성된 배경영상과 입력영상간의 조도 차이로 생기는 문제점을 최소화 하도록 처리 하였고 침식연산과 팽창연산의 마스크의 차이와 반복횟수의 차이를 이용하여 잡음을 제거하고 수직-수평 방향으로 채움 연산을 통하여 추출된 이동물체의 정확한 영역을 추출하였다.
Shack-Hartmann 센서로부터 얻어진 기울기 정보로부터 파면을 재구성하고 분석하기 위해서는 각각의 점 영상에 대한 위상 구배로부터 파면의 위상을 재구성할 수 있는 수학적인 알고리즘이 필요하다. 파면의 위상을 재구성하기 위한 알고리즘은 Hudgin, Fried, Southwell이 제시한 세 가지 방법에 대한 연구결과가 가장 많이 알려져 있다. 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 전송된 디지털 영상에서 각각의 점 영상의 중심점을 추출하여 점 영상의 이동정보로부터 수평과 수직방향의 기울기를 계산하고, 이를 바탕으로 최소제곱법(least-square fitting)을 사용하여 위상을 재구성하였다. 파면의 기울기 정보로부터 파면을 재구성하기 위해 기존의 이론을 바탕으로 행렬계산법을 사용하여 각각의 경우를 일반화하였고, 위상의 복구와 파면의 보정에 따른 해석적인 오차의 관계를 논의하였다. (중략)
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 그림, 글자, 표, 직선 등과 같은 다양한 정보를 포함하는 문서 영상 인식에 대한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 시스템은 문서영상의 기울짐을 보정하기 위한 회전각검출 단계, 불필요한 배경영역을 제거하는 단계, 문서영상에 내재된 각 구성요소를 검출하는 분류 단계로 구성된다. 알고리즘은 문서의 기울어짐에 의해서 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출과정과 검출된 회전각을 기반으로 문서를 보정하는 전처리단계를 수행한다. 입력된 문서영상의 수평성분과 수직성분만을 이용하여 회전각을 검출하고, 문서의 구성요소 검출과정에서 불필요한 배경영역을 제거함으로써 계산시간을 최소화하였다. 그리고 영상에 내재된 그림영역, 글자영역, 표영역, 직선영역 둥의 다양한 구성요소를 분류한다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 문서영상에 제안한 방법을 적용하고 성공적인 결과를 보인다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 인식 및 얼굴 인증 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 여권 인식 시스템은 여권 영상에서 경계선 검출 및 수평 최소값 필터 등을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울어진 각도를 보정하였다. 검출된 코드 문자열의 인식을 위해 새로운 ART 알고리즘을 제안하여 적용하였고 휴리스틱 방법을 이용하여 인식 결과를 보정한 후 이 인식 결과를 바탕으로 여권 소지자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출하였다. 여권에서 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 데이터베이스에 저장된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부를 판단하였다. 따라서 본 논문에서는 여권 코드의 자동인식과, DB에 저장된 사진 정보를 바탕으로 얼굴 사진 영역의 인중을 통하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 출입국 관리 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 매우 다양한 조건하에서 취득된 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상정보와 에지정보를 보완적으로 사용함으로써 다양한 조명조건은 물론 압축영상에서 흔히 나타나는 영상의 블록화 현상에 강건하게 번호판을 추출한다. 번호판 기울기 각도 보정은 탐색된 영역만을 허프 변환을 통해 각도를 추정, 보정함으로써 연산량을 줄였다. 최종 번호판 후보지 결정은 대상 영역의 가로 대 세로 비율 평가, 수평 스캔하여 영점 교차되는 양상 평가, 레이블링 방법을 이용한 연결 성분 수 측정 등의 방법을 이용하여 결정한다. 다양한 시간대에 수집된 차량 영상을 대상으로 수행된 실험을 통해 제안하는 방법이 강건하게 번호판을 추출 할 수 있음을 확인하였다. 실제 주정차 단속 영상을 대상으로 실험한 결과 94.9%의 번호판 추출 결과를 얻었다.
본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.
자연스러운 머리 움직임 하에서 응시점을 추정할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 하나의 카메라와 2개의 거울로 구성되어 있으며, 이 거울은 안구에서 눈동자의 영상을 언제나 카메라로 획득할 수 있도록 유지시키는 기능을 한다. 그러나 영상의 획득 속도가 초당 30 프레임이므로 거울의 제어가 빠른 머리 움직임을 보상할 수 없다. 이러한 문제점을 극복하고자 현재 안구 이미지에서 다음 안구 이미지의 위치를 추정하기 위하여 Kalman filter를 적용하였다. 그 결과 수평방향으로 평균 55cm/s, 수직 방향으로 평균 45cm/s정도의 속도의 머리 움직임에 대한 보상이 가능하였다. 그리고, 머리 움직임의 공간도 수평 60cm, 수직 30cm의 넓은 범위까지 가능하였다. 공간 해상도는 수평과 수직 각각 $4.5^{\circ}$와 $5^{\circ}$ 였고, 자연스러운 머리 움직임 아래에서의 응시점의 정확도는 92% 였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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