최근 다양하고 방대한 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 내용 기반 이미지 검색을 위해 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 에너지 값을 사용하여 이미지 데이터로부터 특징 벡터를 완전 자동으로 추출하는 방법과 이를 이용한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 이미지 압축이나 신호 분석 등에서 많이 사용되며, 특히 웨이브렛 계수 값은 영상의 특성을 잘 반영하고 웨이브렛 영역에서 계산되는 예제영상(Query image)과 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 더 효율적이다. 영상 검색에 있어, 특징 벡터로 사용되는 표준편차와 평균 값을 에너지 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 표준편차나 평균 값을 이용하는 것보다 에너지 값을 사용하는 것이 더 효과적이었다.
본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.
최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
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.
해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 벡터 양자화(VQ)의 탐색 복잡도를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 본 방법의 현재 부호화하려는 벡터의 특성을 효율적으로 이용함으로써 고속 탐색 효과를 가져온다. 벡터 크기가 16인 제안하는 VQ방식으로써 약 0.1-1.9dB의 미소한 성능 감소로 1/8-1/16의 복잡도 감소를 꾀할 수 있음을 보인다. 동시에 기존의 방식과 비교하여 더 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 다양한 시간과 장소에서 차량 정면이나 후면 주변의 다양한 위치에서 촬영되고 주변 배경이 충분히 포함되는 주차 단속용 영상에서 차량 번호판을 추출하기 위해, 명암 벡터와 복합 색상을 이용하여 차량 번호판의 고유한 특성을 감지하는 방법을 제안한다. 기본적으로 번호판 영역에서 문자와 배경의 명암도 차이가 뚜렷하여 명암값의 증감이 빈번히 발생하고, 번호판 영역이 차종에 따라 일정한 색상을 갖는다는 특성을 함께 이용한다. 먼저, 번호판 영상의 하단부터 시작하여 일정 간격의 행마다 탐색해가면서, 명암 벡터의 부호가 충분히 자주 변화하고 번호판 색상이 충분히 검출되는 구간을 번호판 후보로 간주하여 대략 영역을 지정한다. 그런 다음, 수직 에지 성분을 수평ㆍ수직으로 프로젝션하여 번호판의 정교 영역을 추출한다. 이때, 추출된 번호판의 색상에 의해 차종도 쉽게 판별된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 시간과 장소에서 촬영된 실제 단속 영상 200장을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 명암 벡터만을 사용한 방법보다 약 9% 향상된 96%의 번호판 추출률을 보였다.
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching 시gorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동등한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5db이상 성능이 개선되었다.
본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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