본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 프레임차 에너지의 전위차를 이용한 비용으로 비디오 객체를 추출하는 영역 기반 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 파티션의 영역 내에 비디오 객체의 윤곽이 포함되지 않도록 공간적인 밝기 값을 이용하여 동질한 영역들로 세밀하게 분할을 한다. 이렇게 세밀하게 분할된 파티션은 두 번째 단계인 시공간 분할의 초기 파티션이 된다. 시공간 분할에서는 각각의 인접한 영역들의 동질성 비용을 두 영역의 프레임차 에너지 중에서 작은 에너지를 가지는 영역의 프레임차 에너지와 두 영역에 의하여 만들어지는 윤곽상에 존재하는 프레임차 에너지로 계산한다. 다음에 동질성의 비용이 최소인 두 영역을 찾아서 병합하구 파티션을 새롭게 갱신한다. 이러한 반복적 병합은 프레임차 에너지의 전위차가 큰 윤곽들이 남을 때까지 수행한다. 마지막으로 후처리 단계에서는 객체 내부의 윤곽들을 제거하여 비디오 객체를 추출한다.
출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에 활용할 수 있는 고속의 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 손동작 인식 알고리즘은 손의 윤곽선을 구성하는 모든 점을 추출하는 윤곽선 추적 과정의 계산복잡도가 높기 때문에 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용에 어려움이 있었다. 제안하는 알고리즘은 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하는 대신 동심원 추적을 응용하여 추상화된 손가락의 윤곽선을 추정한 다음 특징을 추출하여 손동작을 분류한다. 제안된 알고리즘은 평균 인식률은 95%이고 평균 수행시간은 1.29ms로서 기존의 윤곽선 추적 방식을 사용하는 알고리즘에 비해 최대 44%의 성능향상을 보였고 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용가능성을 확인하였다.
어떤 물체 영역의 골격(skeleton)을 얻기 위해 세건화(thinning)하는 과정에서 잔가지(parasitic branch)가 발생하므로, 이러한 것을 효과적으로 제거하기 위한 여러 가지 연구가 이루어져 왔다. 이중에서 잔가지가 한 픽셀 두께의 가지로 나타나는 속성에 착안하여, 윤곽선 추적에 의한 대칭 경로(symmetric path)를 검출함으로써 잔가지를 제거하는 방법이 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는, 이 방법을 영상 분할이나 연결 요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 윤곽선 부분에 나타나는 잡영가지 (noise branch)를 제거하는데 활용할 수 있도록 개선한 방법을 제안한다. 즉, 한 픽셀 두께의 잡영가지 뿐만 아니라, 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(잡영블랍, noise blob)를 형성하고 있는 잡영가지도 제거할 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 대칭 경로를 찾기 위해 4-8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하며, 잡영블랍이 포함된 경우에는 준대칭(quasi-symmetric) 경로를 정의하여 추출한다. 제안한 방법의 시간 복잡도는 윤곽선 픽셀수의 선형 함수로 표현되며, 사용자가 잡영블랍과 잡영가지의 크기를 임의로 설정하도록 하여 융통성있고 다양하게 잡영가지를 제거할 수 있도록 하였다. 실제 형상과 인위적 형상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 증가시킨다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 초음파 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한다. 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상에서 잡음 영역을 제거하기 위해 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용한후, 결절종 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종 후보 영역에서 침식과 팽창 기법을 적용한 후, labelling 기법을 적용하여 결절종이 형태학적으로 타원 형태를 가지는 정보를 이용하여 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 결절종 초음파 영상에서 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 검사 시간과 비용이 적게 드는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파의 영상에서 퍼지 Stretching기법을 적용하여 명암 대비를 증가시킨 후, 8방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 결절종 후보 영역을 추출한다. 결절종이 형태학적으로 타원 형태를 가지는 정보를 이용하여 추출된 결절종 후보 영역에 침식과 팽창 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 결절종 영상에서 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되었고 전문의가 결절종의 수술 여부를 분석할 수 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분류하여 피하지방층의 하단 부분과 등뼈의 상단 부분의 경계선을 개선된 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 추출하고 이 두 경계선 내에 있는 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다. 본 연구에서 제안한 방법을 392개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법은 94% 이상의 추출률을 보였다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 여권 인식과 얼굴 인증 부분으로 구성되며, 여권 인식 부분에서는 소벨 연산자, 수평 최소값 필터 등을 적용한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울기를 보정한다. 추출된 문자열은 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한 후에 SOM(Self-Organizing Maps) 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 인식한다. 얼굴 인증 부분에서는 여권 사진 영역의 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한 후, RGB와 YCbCr 색공간에서 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 특징 벡터를 구하고 여권 코드가 인식된 결과를 바탕으로 여권 소지자의 데이터 베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능 평가를 위하여 원본 여권의 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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