최근 모바일 장치의 사용 영역 확대와 더불어 기기장치 내의 다양한 영상 데이터에 대한 효율적인 관리와 검색에 관한 기술 연구가 요구되고 있다. 그러나 모바일 장치의 낮은 CPU성능과 한정적인 메모리를 극복하기 위해 저 용량 그리고 고속의 검색 엔진 개발이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간 상의 36개의 특징 값으로 변환하는 검색 테이블 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상은 검색 테이블에 기반하여 빠르게 색상과 위치에 대한 두개의 특징 히스토그램으로 변환된다. 여기서, 특징추출에 필요한 연산은 본 논문의 실험 결과에서 보는 바와 같이 매우 낮다. 제안하는 방법을 이용하여, 우리는 영상, 색상 그리고 블랍에 의한 질의가 가능한 모바일 기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 실험결과는 제안하는 방법이 충분히 모바일에서 운용 가능한 가볍고 빠른 방법임을 알 수 있다.
본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.
이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.
본 논문에서는 입력영상에 존재하는 복수 패턴을 한번의 패스(pass)로 인식할 수 있는 변형된 네오코그니트론을 제안한다. 변형된 네오코그니트론은 특징을 추출하는 S세포층 및 V세포층과 패턴의 크기, 이동, 회전 등 변형에 덜 민감하게 하는 C세포층으로 구성된 계층적 신경망이다. S세포와 V세포들은 DCC(don't care condition)을 적용하여 영상에 존재하는 모든 패턴에 대한 특징을 추출하는 역할을 하며, S세포와 C세포는 추출된 패턴에 대한 위치정보도 함께 가진다. 위치정보는 추출된 특징들이 서로 간섭을 받지 않고 올바른 특징만이 추출되도록 하는 데 이용된다. 제안한 방법은 피드백이 존재하는 선택적 주의 방법과는 달리 단일패스로 인식이 가능하므로 인식시간이 짧으며, DCC와 위치정보를 이용하므로 서로 접촉되어 있는 복수 패턴의 인식도 가능하다.
캡술내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한번의 검사에 평균 8~12 시간 정도의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 수작업으로 진행되고 있어, 캡술내시경 영상 분석 자동화에 대한 기술적인 수요가 높아지고 있는 추세이다. 이를 위해, 캡슐내시경 영상 분석에 대한 많은 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 그 중에서도 폴립 영상에 대한 검출 자동화 연구에 주목하였다. 폴립이란 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변으로, 많은 연구에서 기계학습 혹은 딥러닝 방식을 적용하여 이를 검출하기 위한 연구를 수행하였다. 그러나 캡슐내시경 영상의 특성상, 병번이 있는 영상이 굉장히 적기 때문에 일반적인 딥러닝 방식의 적용으로 좋은 성능을 내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 폴립 검출 컨볼루션 신경망 설계를 위한 멀티 스케일에 대한 원형 검출기법을 결합하여 폴립이 의심되는 영역을 추출해주는 특징 추출 기법으로, 수집한 데이터 150장에 대한 실험한 결과 약 82%의 성능을 보였다.
혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 전방향 등극기하를 이용하여 이동로봇의 효과적인 표식대응에 대하여 기술한다. 전방향 영상에서 등극점과 등극선의 특성에 따라 추출된 특징의 영상내 위치를 추정한다. 예측된 특징의 영상위치정보를 통해 효과적인 특징 대응을 하며 본 연구에서는 두영상에서 8개의 대응점을 이용하여 기초행렬 F를 구하고 이것으로 특징의 공간정보를 계산한다. 따라서 기초행렬 F에서 계산된 기초행렬 E로부터 로봇은 자신의 위치와 운동정보(회전, 병진운동)를 알 수 있다. 또한 효과적인 특징대응을 위해 탐색범위를 축소함으로써 계산시간의 단축과 강인한 특징대응을 제시하였다.
본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.
포유류 동물의 시각피질 세포에 나타나는 특징은 크게 단순특징을 추출하는 simple cell과 복잡한 특징에 반응하는 complex cell로 구분된다. 이 연구에서는 입력영상에 독립성분분석을 적응하여 complex cell에 대응하는 복잡한 특징을 추출하였다. 이 결과는 시각피질 세포의 정보처리에 대한 방식을 이해하는 데 기여할 것이다.
언택트 문화가 활성화되면서 다양한 업체에서 홈트레이닝 어플리케이션이 출시되고 있다. 많은 어플리케이션이 관절 특징점 검출 기능을 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하지만, 자체 컨텐츠만 사용가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 본 작품에서는 딥러닝 기반의 관절 특징점 검출기 및 특징 추출기를 결합하여 실시간 자세 유사도 측정기를 구현하였다. 목표영상 및 사용자의 관절 위치를 파악함과 동시에 관절 위치 정보에 대한 특징을 추출하여 자세 유사도를 실시간으로 점수화해 사용자에게 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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