본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 상용 이미지 처리 프로세서를 이용한 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 제안한 모듈은 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈대비 약 10~20%의 성능향상을 보이며, 대기모드를 포함하면 최대 50%까지 성능향상을 보인다. 그리고 시스템 모듈화를 통한 높은 확장성을 보장한다. 뿐만 아니라 제안한 모듈은 기존의 FPGA 기반 모듈의 단점인 낮은 확장성과 재활용성을 보완함으로써 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용이 가능하다. 따라서, 이러한 장점으로 다양한 고객의 요구사항 만족, 제품 설계 및 개발 일정 단축 등 다양한 이점을 얻을 것으로 기대한다.
내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.
본 논문에서는 팔레트 기반 이미지(palette-based image) 또는 인덱스 이미지(indexed image)라고 불리는 256색의 이미지에 대한 압축 성능 향상을 위한 새로운 알고리즘을 소개한다. 제안한 방식은 현재 색상이 갖는 인덱스 값을 중심으로 다음에 나오는 색상의 인덱스가 얼마나 발생하는지를 측정하고, 발생 빈도를 정렬하여 순위를 구한 후에, 색상에 대한 인덱스 값을 순위로 표현하여 원래의 인덱스 이미지를 대체한다. 그렇게 변화된 순위 인덱스이미지(ranked index image)의 인덱스 분포에서는 순위가 높은 곳에 같은 인덱스들이 더 많이 존재하기 때문에 데이터 중복성(redundancy)을 높일 수 있어, 압축 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과에서는, 기존의 산술부호화 방식, 휘도 성분 기반의 JPEG-LS 방식 그리고 인덱스 기반의 GIF 방식들과 비교할 때, 원 이미지에 대한 압축률이 최대 22.5까지 향상되어 제안한 방식의 압축 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
최근, 단일 이미지 초해상도 복원 기법(super-resolution)에서 컨볼루션 신경망 모델은 매우 성공적이다. 잔여 학습 기법은 컨볼루션 신경망 훈련의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 저해상도 입력 이미지에서 고해상도 목표 이미지로 비선형 매핑 학습을 위해 고밀도 스킵 연결(dense skip-connection)을 통한 재귀 잔차 구조를 이용한 단일 이미지 초해상도 복원 기법을 제안한다. 제안하는 단일 이미지 초해상도 복원 기법은 고밀도 스킵 연결 방식을 통해 재귀 잔차 학습 방법을 채택해서 깊은 신경망에서 학습이 어려운 문제를 완화하고 더 쉽게 최적화하기 위해 신경망 안에 불필요한 레이어를 제거한다. 제안하는 방법은 매우 깊은 신경망의 사라지는 변화도(vanishing gradient) 문제를 완화할 뿐만 아니고 낮은 복잡성으로 뛰어난 성능을 얻음으로써 단일 이미지 초해상도 복원 기법의 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 결과가 더 우수함을 보인다.
심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
섬유산업내의 정보를 수집하고 체계화하여 경쟁력이 있는 제품을 생산해 내는데 있어서 데이타 베이스를 제공하는 일은 중요하다. 그 일부로서 제품의 경쟁력과 부가가치를 향상시킬수 있는 상표가 가지는 영향은 매우 크다고 볼 수 있다. 따라서 국내외 많은 선행 연구자들은 상표의 인지도, 상표 이미지와 상표 포지셔닝에 관하여 연구하였으며 의복의 구매행동과의 관련성을 규명하고자 하였다.[1,3,5](중략)
본 논문에서는 영상 인식 기술을 적용하여 보안성능을 향상시킨 잠금장치 구현에 대해 설명한다. 사전에 등록된 이미지를 사용자가 기억하고 있다가 등록된 이미지를 포함하고 있는 전체 그림에서 등록된 이미지 부분만을 사용자가 카메라로 캡처하였을 때 비밀번호 입력을 위한 키패드를 스마트기기에 활성화시키는 방법을 적용한다. 이러한 장치는 영상인식 기술, 안드로이드 앱, 아두이노 플랫폼 등을 이용하여 구현하게 된다.
AC-PDP로부터 방출된 빛의 방전 현상을 이해하고자 시간-공간상으로 분해된 방전이미지를 유지방전시 진동수와 유지방전전압에 따라 조사하였다. 방전이미지는 방전전류가 최대인 지점에서 최대 밝기를 가지며 전류량이 많을수록 향상됨을 볼 수 있었다. 사용된 패널은 전극폭 260umm, 전극간격 100um, 격벽높이 120um, 기압은 400Torr로 Ne-Xe(4%) 가스를 사용하였다. 실험조건은 진동수 50KHz, 100KHz, 150KHz와 유지방전전압 170V, 180V, 190V, 200V에 따른 방전이미지의 변화된 형태를 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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