본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 삼차원 뷰어(Viewer)를 개발한다. 3D Max와 같은 3D 개발 툴에서 침대, 소파 등 3D 모델 라이브러리를 제작한 후 일어들이는 렌더링 모듈을 개발한다. 3D 모델 라이브러리에 직물 이미지 라이브러리를 매핑하는 모듈도 개발하여 직물 이미지와 유사한 효과를 낼 수 있도록 한다. 3D max에서 광원과 질감을 포함하여 렌더링한 후 개발되는 프로그램으로 데이터 손실없이 읽어들이는 것을 목표로 한다. 3차원 모델에 설계된 직물 이미지를 사용하여 3D 매핑된 후. 사용자가 확대, 축소, 이동, 회전 등의 효과를 줄 수 있게 하는 사용자 인터페이스 제공 및 3D 애니메이션 기능을 구현한다.
본 논문에서는 인덱싱 카메라나, 감시 시스템의 네트워크로 부터 입력받은 영상들에서 사용자가 원하는 오브젝트를 추출해내고, 카메라의 위치와 시간으로 정렬되어진 데이터베이스상의 이미지들과 비교 분석하여 원하는 객체와의 유사도를 측정하고, 이것을 바탕으로 동일한 오브젝트들을 가진 이미지들의 집합을 시간과 공간데이터를 이용하여 객체의 이동경로를 파악하는 시스템을 제시한다.
이용자 중심의 인터페이스 개발은 현재 검색시스템에서 가장 중요한 이슈가 되고 있다. 인터페이스에서 메타포의 사용은 바로 이용자 편의성을 높이는 방안이라 할 수 있다. 본 연구는 대학도서관과 공공도서관의 검색인터페이스에서 사용하고 있는 메타포의 유용성을 평가하였다. 그 결과 현재 사용되고 있는 메타포의 문제점은 비슷비슷하다는 점이며 한 이미지가 유일한 의미를 갖고 있지 못하여 혼동을 야기 시킨다는 점이며, 이미지와 텍스트간의 의미적 관계 또한 명료하지 않게 나타났다. 따라서 메타포 개발시 이미지에 담겨진 의미가 모든 이용자와 같을 수 있도록 논리적 유사점을 찾아내어야 할 것이다.
본 논문은 질 들뢰즈와 장 보드리야르의 시뮬라크르 개념을 바탕으로 디지털 사진 이미지의 존재론에 관해 살펴보고자 하는 데 그 목적이 있다. 전통적으로 아날로그 사진 이미지는 원본 대상과의 유사성으로 재현의 논리를 따른다. 따라서 아날로그 사진 이미지의 시각적 현실은 주관적 시각에서 조명되고 해석되며 묘사될 수 있지만 해석된 그 현실을 벗어나지는 못한다. 그러나 디지털 사진 이미지는 물질적으로는 존재하지 않고 디지털 알고리즘인 수학적 데이터로 구성된 정보로 존재하게 된다. 이러한 디지털 사진 이미지는 모든 재현에 나타나는 현재성인, 즉 '한때 거기 존재했었음'이라는 피사체의 본질이 이제는 존재하지 않는 것으로 외부의 대상을 지시하거나 재현하지 않는다. 따라서 디지털 이미지는 유사성이 존재하지 않고 더 이상 지표적 지시 능력을 지니지 않는다. 이러한 디지털 사진 이미지는 가상의 영역으로 전환되었다는 것을 의미하는데, 이는 이미 존재하는 것의 재현이 아닌, 아직 존재하지 않는 것의 현시라 할 수 있다. 이러한 디지털 사진 이미지의 비실재성은 현실과 실재 그리고 가상에 대한 이해를 변화시킨다. 이제는 무엇이 실재이고 가상인지 구분하는 것 자체가 무의미하게 되고, 이는 기술의 발달로 디지털 이미지가 발생한 것이 아닌, 기존의 이미지와는 근본적으로 완전히 다른 새로운 이미지라는 것이다. 결국, 오늘날의 디지털 이미지는 존재했으니 대상을 가시화하는 단계를 넘어, 이제는 존재하지 않았던 것들이 가시화되고 있으며, 현실도 가상으로 작동한다는 것이다. 이는 디지털 이미지가 우리 현실을 재현한 것이 아니라 다른 현실을 사실적으로 재현한 것이라 할 수 있다. 즉 대상과 아무런 관련이 없는 이미지 생성을 하는 가상적 재현, 즉 시뮬라크르라 할 수 있다. 가상으로서의 시뮬레이션 된 세계에서 현실은 무한한 가능성을 가질 수 있고 그것은 과거나 현재의 모습이 아닌 고정되지 않고 무한히 변화할 수 있는 아직 현실화되지 않은 무한한 잠재태로서의 가능성을 가진다.
본연구는 커플들의 이미지 빅 데이터를 분석하여 각각 얼굴과 패션에 따라 유사한 유형 끼리 클러스터링 하여 새로운 사람 이미지가 주어졌을 때 해당 사람이 어느 유형에 속하는지 찾아내고 해당 유형의 사람들은 어떤 유형의 이성과 잘 맞는지 찾아 추천해주는 플랫폼이다. 빅 데이터를 수집하기 위하여 SNS상에서 커플들의 이미지를 크롤링하여 저장한다. 수집된 커플들의 이미지를 AI 머신 러닝으로 나이, 성별을 분석하여 미리 설정한 나이대의 이성 커플들의 이미지 만을 추려내서 각각 남, 여의 이미지를 분리하여 저장한다. 해당 이미지들로 비슷한 얼굴, 패션 유형의 사람들을 같은 클러스터로 모으고 CNN 으로 학습 시켜서 새로운 이미지가 들어올 경우 효율적으로 해당 이미지가 어느 클러스터에 속하는지 찾아낼 수 있도록 한다. 특정 이미지가 속하는 클러스터를 찾아내면 해당 클러스터에 속하는 사람들의 연인들이 어느 클러스터에 가장 많이 포함되어 있는지 찾아서 해당 클러스터 유형의 이성을 추천해준다. 웹과 어플리케이션으로 이루어진 플랫폼 서비스이며, 커플 매칭 기능 뿐만 아니라 매칭된 회원 간 연락 기능, 실제 커플의 이미지로 두 사람의 매칭도 확인 등의 부가적 기능 또한 인공 지능 서비스로 제공된다.
딥러닝의 발전은 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있지만, 높은 정확도를 위해서는 대규모 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 객체 바운딩 박스와 이미지 엣지 성분을 이용한 이미지 생성 기법을 제안한다. 객체 탐지를 통해 이미지 내의 객체 바운딩 박스를 추출하고 이미지 엣지 성분을 함께 이미지 생성모델의 입력값으로 사용하여 새로운 이미지 데이터를 생성한다. 실험 결과, 제안 기법으로 생성된 이미지는 이미지 품질 평가에서 소스 이미지와 유사한 품질을 보였고, 딥러닝 훈련과정에서도 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 유사 아동 그림 선별 알고리즘 생성을 위한 Triplet Loss 기반 딥러닝 모델설계를 목적으로 한다. 아동 그림들 사이 유사성 측정을 위해서는 동일 클래스에 속하는 그림 간 특징 벡터의 거리는 가까워야 하고 다른 클래스 간 특징 벡터의 거리는 멀어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 클래스 수가 많아지는 경우에 이미지 유사성 측정에 이점을 지닌 Triplet Loss와 잔여 네트워크(ResNet)를 결합한 딥러닝 모델을 구축하여 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 생성하였다. 결론적으로 본 모델을 활용한 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 통해 대상 아동 그림과 다른 그림 간의 유사성을 측정하고 유사성이 높은 그림을 선별할 수 있다.
자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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