본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징을 나타내는 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선·추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지 정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출하였다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 연구에는 가변 템플릿(Deformable Template), 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데 가변 템플릿 방법은 수행시간이 느리고 추출된 윤곽선의 모양이 획일 된 모양을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 사람마다 얼굴요소의 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 윤곽선 추출 실험을 하였다. 또한 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선의 추출 곁과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소 포함 사각형(MER)을 추출하고, 이 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용하였다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER의 추출은 모두 성공하였고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER추출이 졸지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지 와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 보였다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지 값과 명도 값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Letter Jobcheso." Therefore, the purpose of this study is to look into the origin of the letter designs in the Chinese character culture
스펙트럼선의 선폭증대 현상을 방출영역 내 기체입자들이 열운동에 의한 단순 도플러 효과로 가정하여 중심에서 어느 한쪽으로 심하게 치우친 스펙트럼 선윤곽를 해석한다. 본 연구에서는 태양활동영역에서 흔히 관측되는 좌우 비대칭의 선윤곽을 서로 다른 가우스속도분포의 기체성분들이 시선방향으로 중첩된 결과라 해석하고, 최소자승법을 이용한 비선형 선윤곽 맞춤질에 의해 스펙트럼 방출영역에서 떨어져 나가는 기채들의 온도 및 분출속도에 관련된 도플러선폭과 도플러이동량을 구하였다.
본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)
본 논문은 B-스플라인 능동적 윤곽을 차 에지 영상에 적용하여 얼굴을 검출함에 있어, 검출 결과의 정확도를 제고하고 연산량을 감소시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저, 차이 영상의 첨도(kurtosis)를 이용하여 사용자의 움직임량을 추정한다. 이때, 첨도 값에 따라 사용자의 움직임량이 작다고 판단된 경우에는 윤곽선 적합을 실시하지 않으며, 움직임량이 크다고 판단된 경우에만 윤곽선 적합을 실시한다. 그 후, 윤곽선 적합을 위하여 이진화된 차이 영상의 거리변환(distance transform)된 결과와 현재 영상의 에지(edge)를 사용하여 움직임과 관련된 차 에지 영상을 추출하고, 마지막으로 이렇게 추출된 차 에지 영상에 윤곽선 적합을 실시하여 얼굴의 위치를 검출하게 된다. 첨도를 이용하여 사용자의 움직임량을 추정하는 방법은 윤곽선 적합 결과를 안정화시켜주는 동시에 연산량을 절약시켜주며, 현재 영상의 에지와 이진화된 차이 영상의 거리변환을 사용한 움직임 에지 추정 방법은 윤곽선 처짐과 불연속적인 에지 추출의 문제점을 개선시켜준다. 실험을 통해, 제안한 방법이 기존의 윤곽선 처짐이나 에지 끊어짐에 의한 오류를 줄여 주는 동시에, 약 39%의 영상에 대한 윤곽선 적합을 생략시켜주어 연산량을 줄여 줄 수 있음을 확인하였다.
윤곽선 시퀀스는 임의 형상을 간단하면서도 정확하게 표현할 수 있는 좋은 표현법이 될 수 있다. 그러나, 형상을 구성하는 화소로부터 쉽게 구할 수 있는 면적, 무게중심, 오리엔테이션 방향, 투영 히스토그램 등과 같은 형상 특징들을 윤곽선 시퀀스로부터 직접 구하기는 어렵기 때문에, 윤곽선 시퀀스를 임의 형상에 대한 표현법으로 잘 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 형상 내부의 연속된 화소들로 구성된 수직(또는 수평)의 라인 세그먼트를 의미하는 크로스 섹션 개념을 이용하여, 윤곽선 시퀀스로부터 형상 특징들을 쉽게 구할 수 있음을 보인다. 윤곽선 시퀀스를 한번 순차적으로 탐색함으로써 크로스 섹션을 효율적으로 구할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이진 영상으로부터 여러 형상의 윤곽선 시퀀스를 자동으로 추출할 수 있는 효율적인 방법도 함께 제안한다. 제안된 방법들은 형상 내부에 홀(hole)이 있는 경우에도 적용할 수 있다. 결과적으로, 윤곽선 시퀀스가 임의 형상 영역에 대한 매우 효과적인 표현이 될 수 있음을 밝힌다.
본 논문에서는 하드웨어 기반의 영상 신호 윤곽선 검출을 위한 하드웨어기반의 알고리즘으로 CMOS 이미지 센서의 인접픽셀과 아날로그 상관기로 구성되는 윤곽선 검출기를 제안한다. 제안하는 이미지 윤곽 검출기는 각 열(column)마다 비교기를 공유하고, 비교기는 기준전압과 비교를 통해 대상 픽셀의 윤곽선 여부를 판별한다. 이미지 센서와 직접적으로 연결된 윤곽선 검출 회로는 기존의 연구와 비교하여 면적은 4배, 그리고 전력소모는 20 % 감소하는 결과를 보였다. 또한 외부에서 기준전압을 제어할 수 있어, 윤곽선 검출의 민감도를 조절하기에 유용한 장점을 가진다. 0.18 ${\mu}m$ CMOS 공정에서 제작된 칩은 34%의 fill factor를 가지며, 픽셀 당 0.9 ${\mu}W$의 전력소모를 가진다.
본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 근사화를 위한 새로운 정점 선택 방법을 제안한다. 제안 방법은 전체 윤곽선을 부분 윤곽선으로 분할하고, 분할된 각 부분 윤곽선을 가변적 정확도에 따라 적응적으로 근사화한다. 근사화 정확도는 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도에 의해 결정된다. 이때 근사화 오차 영역에서 발생하는 밝기 왜곡을 고려하여 각 부분 윤곽선의 상대적 중요도를 결정함으로써, 같은 윤곽선 데이터 량으로 보다 높은 재생영상의 화질 향상을 이룰 수 있다. 이러한 개념을 바탕으로 영역간 대조와 최대허용오차($d_{max}$)와의 관계식을 유도하고, 이 식을 이용한 적응적 정점 선택 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법이 영상 부호화의 측면에서 기존 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.
본 논문은 프리미티브 모델을 바탕으로 윤곽선 추출하여 효율적으로 홀 채워서 결과 영상의 질과 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 입력 영상에서 뷰의 위치와 방향이 바뀌어 홀이 발생하면 그 홀을 동일 프리미티브의 윤곽선을 이용하여 프리미티브 내의 영상 정보만을 이용하므로 이질감이 작고 홀 주위의 모든 점들의 영상 정보를 이용하여 결과 영상의 질을 향상 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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