본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
영상 매칭 방법을 이용하여 항공 사진 및 위성 영상으로부터 획득한 지상 위치 및 고도 정보인 수치표고모델(DEM)은 여러 환경의 영향으로 인하여 오차를 포함하고 있다. 본 연구에서는, 전문가가 이러한 오차를 수정 편집할 수 있도록 하기 위하여 기준 수치표고모델과 대상 수치 표고모델간의 유사도 값을 사용하여 수치표고모델을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 수치표고모델의 전 지역에 대해 수평 및 수직 오차를 구하기 위해서는 기준 수치표고모델의 격자와 대상 수치표고 모델 격자간의 유사도 값을 사용하여 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자를 구한다. 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자가 구해지면, 수평 및 수직 오차를 계산하여 전문가가 수정 편집할 영역을 판단할 수 있도록 한다. 즉, 유사도 값이 낮고, 고도의 차가 높은 경우. 그 격자는 후보 변화 또는 오류 격자로 판단된다. 이러한 후보 격자들이 영역을 이룰 경우. 수정 편집 대상인 변화 또는 오류 지역으로 판단한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 모든 점에 대한 평가가 가능할 뿐 아니라, 수직 오차 외에도 수평 오차를 구할 수 있으므로, 보다 효과적으로 변화 또는 오류 지역을 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.
기존의 비디오 분할 방법은 밝기의 변화가 큰 영상이나 움직임이 큰 영상에 대해서는 정확한 분할이 이루어지지 않았다. 본 논문은 움직임 정보를 이용하여 움직임이 큰 영상에서 좀 더 정확하게 비디오를 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 블록 정합 알고리즘을 이용하여 얻어진 움직임 벡터로부터 움직임 유사도를 찾는 방법을 제안한다. 또 연속된 프레임에서 픽셀의 차이 값을 계산할 때 motion blur 로 생기는 오차를 각 블록의 움직임 크기로 보상하여 좀 더 정확한 픽셀의 차이 값을 계산하는 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 두 가지 정보를 이용하여 discontinuity value 를 계산한다. 움직임이 많은 액션 영화 3 편에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 기존의 움직임 유사도와 픽셀 차이 값을 구하여 샷 경계 검출을 하는 방법보다 좀 더 정확한 샷 경계 검출을 하고 있다는 것을 보여준다.
본 논문은 음성을 이용하여 개인의 신원을 확인할 수 있는 화자 검증시스템을 설계, 구현하였다. 특징 파라메터로는 선형 예측 계수나 고속 후리에 변환보다 안정적이고 계산량이 적은 장점이 있는 필터뱅크(filterbank)를 사용했으며 추출된 파라메터들을 LBG 알고리즘을 이용하여 각 개인의 코드북을 작성하였다. 작성된 코드북에 의해 특징 파라메터를 벡터양자화하여 얻어진 코드열로 화자 검증의 참조 패턴 및 입력 패턴을 생성, 이들을 동적시간 정합법을 이용하여 유사도를 측정하여 얻어진 유사도와 임계값을 비교하여 음성 의뢰자(client speaker)인지, 사칭자(impostor)인지 결정하는 화자 검증기를 설계, 구현하였다.
IT기술의 발전으로 다양한 디바이스들이 출현하고 있고, 디바이스들의 디스플레이 크기와 해상도가 증가하는 경향을 보임에 따라 파노라마 영상에 대한 필요성이 대두되고 있다. 현 상황에서 영상 소비 목적과 사용 디바이스에 맞는 영상을 제공하기 위하여 불특정 해상도를 가진 영상들을 정합하여 파노라마 영상을 제작하는 것이 필수적이다. 이와 같은 파노라마 영상을 제작하기 위해서는 영상 간 스티칭 기술이 필요하며, 해당 스티칭 기술은 영상 전체에 대한 정보를 사용하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 스티칭 대상 영역을 특정하는 영상 간 공간유사도 평가를 활용하면 스티칭 시간의 감소를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 추출된 특징점을 대상으로 삼각형 닮음 조건을 적용하여 영상 간 공간유사도를 평가하는 알고리즘을 개발하고자 한다.
최근 들어, 3D 서비스, UHD 비디오, 가상현실(Virtual Reality, VR) 등의 다양한 서비스에 대한 공급 및 수요가 증가하고, 이러한 시장의 동향에 따라, 고품질 및 대화면의 콘텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. UWV 서비스는 기존 파노라마보다 넓은 시야각을 이용하여 사용자들에게 생동감 있는 경험을 제공하고 해당 이벤트에 대한 이해도를 증진하는 서비스이며, 본 논문에서는 UWV 서비스를 제공하기 위한 공간 유사도 맵 생성 방법 및 UWV 파일 저장 포맷 기술을 제안한다. 공간 유사도 맵은 영상의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도를 기반으로 하여 영상의 위치 정보를 생성하고 기록한 것으로, 이를 이용하여 영상의 정합 시간을 단축해, 대화면 콘텐츠의 생성시간을 단축시킬 수 있다. UWV 파일 포맷은 ISOBMFF를 기반으로 한 공간 유사도 맵 및 대화면을 구성하는 각 콘텐츠를 함께 처리할 수 있는 파일 포맷이며, 랜덤 액세스를 지원한다. 본 논문에서는 공간 유사도 맵 및 UWV 파일 포맷 검증하기 위해 UWV 플레이어를 설계하였고, 실험을 통한 결과를 보였다.
본 연구는 저니키 모멘트 서술자를 이용하여 객체 쌍의 기수성에 영향을 받지 않고 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 형상 유사도는 저니키 기저함수에 객체 집합의 공간적 분포 영역을 투영하여 얻어지는 모멘트를 이용하기 때문에 형상을 구성하는 객체들의 기수성에 영향을 받지 않는다. 또한 낮은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 전역적인 형상을 표현하고, 높은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 지역적인 형상을 표현하기 때문에 원형상과 유사한 수준으로 형상을 복원할 수 있는 차수까지의 모멘트를 이용함으로써 효과적으로 형상을 서술하고 비교하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 서울시 지역의 도로명주소 지도와 차량용 항법 지도의 건물 객체를 대상으로 적용 및 평가하였다. 기존 중첩면적비를 이용한 유사도에 비하여 제안된 유사도는 기수성의 변화에 강건함을 확인할 수 있었다.
무릎 자기공명영상에서 전방십자인대의 분할은 밝기값의 불균일성 및 주변 조직들과의 유사 밝기값 특성으로 인해 기존 분할기법의 적용에 한계가 있다. 본 논문에서는 지역적 정렬을 통한 확률아틀라스 생성 및 반복적 그래프 컷을 통한 다중아틀라스 기반 전방십자인대 분할기법을 제안한다. 첫째, 전역 및 지역적 다중아틀라스 강체정합을 통해 전방십자인대의 확률아틀라스를 생성한다. 둘째, 생성된 확률아틀라스를 이용하여 최대사후추정 및 그래프 컷을 통하여 전방십자인대 초기 분할을 수행한다. 셋째, 마스크 기반 강체정합을 통한 형상정보 개선 및 반복적 그래프 컷을 통해 전방십자인대 분할 개선을 수행한다. 제안방법의 성능평가를 위하여 육안평가 및 정확성평가를 수행하였으며, 평가 결과 제안방법의 Dice 유사도는 75.0%, 평균표면거리는 1.7화소, 제곱근표면거리는 2.7화소로서 기존 그래프 컷 방법에 비하여 전방 십자인대의 분할정확도가 각각 12.8%, 22.7%, 및 22.9% 향상된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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