• 제목/요약/키워드: 이미지 정규화

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고속 영상 유사도 분석을 위한 효율적 하드웨어 구조 (Efficient Hardware Architecture for Fast Image Similarity Calculation)

  • 권순;이충희;이종훈;문병인;이용환
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제48권4호
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    • pp.6-13
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    • 2011
  • 정규상호상관 기반의 이미지 유사도 비교방법은 조명차 등에 강인한 특성이 있어 널리 사용되어 왔으나, 비효율적인 연산구조로 인해 실시간 연산을 요구하는 임베디드 시스템과 같은 응용분야에서는 적용하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 효율적 연산방법을 통해 실시간 이미지 유사도 비교가 가능한 정규상호상관 기반의 하드웨어 연산구조를 제안한다. 제안된 구조는 적분이미지 기반의 윈도우 연산 방법을 사용하여 정규상호상관 함수의 윈도우 영역의 합 연산과정을 효율적으로 처리한다. 이를 위해 화소 입력과 동시에 적분이미지 생성이 가능한 구조와 메모리 효율적인 부분화 적분이미지 방법을 적용하여 적분이미지 생성과정에서의 부담을 최소화 한다.

특징 벡터 보정 기반의 헤드 제스처 인식 (Head Gesture Recognition Technique based on Mean Acceleration Measure(MAM))

  • 전인자;최현일;이필규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.580-582
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    • 2000
  • 본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.

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중국과 몽골 사막주변의 식생수분상태 탐지 : SPOT VEGETATION 자료 이용 (Vegetation Water Status Monitoring around China and Mongolia Desert: SPOT VEGETATION Data use)

  • 이가람;염종민;이창석;피경진;박수재;한경수;김영섭
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.101-104
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    • 2009
  • 기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 사막화는 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치고 있다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생의 수분상태는 사막화의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 중국과 몽골 사막 주변영역에 대해 식생의 수분상태를 탐지하였다. 식생의 수분상태를 탐지하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규화 수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.

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이미지 유사도를 이용한 와인라벨 인식 시스템 (Wine Label Recognition System using Image Similarity)

  • 정종문;양형정;김수형;이귀상;김선희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.125-137
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    • 2011
  • 최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.

복잡한 배경 화면에서 피부색과 얼굴 부분영역을 이용한 얼굴 추출 (Detection on human Faces in Complex Scene by Use of a skin Color and of a Part of Face)

  • 이옥경;김혜경;박연출;오해석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.571-573
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    • 2000
  • 복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.

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조명 변화에 강인한 얼굴 검출을 위한 좌우대칭 평균화 기법 (A Bilateral Symmetry Average Method for Robust Face Detection against Illumination Variation)

  • 조치영;김수환
    • 게임&엔터테인먼트 논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.45-50
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    • 2006
  • 형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 히스토그램 평활화나 로그 변환 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 부분적 명암 왜곡에 매우 효과적인 영상 보정을 수행하는 좌우대칭 평균화 기법을 제시한다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 매우 효율적인 검출 성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴 후보의 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

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내용에 기반한 이미지 인덱싱 방법에 관한 연구 (A Study on Image Indexing Method based on Content)

  • 유원경;정을윤
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제2권6호
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    • pp.903-917
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    • 1995
  • 대부분의 데이타베이스 시스템에서, 이미지는 캡션(caption), 주석(annotation), 속성(attribute)과 같이 그 이미지와 관련된 텍스트를 이용하여 간접적으로 인덱스 되었다. 그러나, 이미지에 포함된 정보를 직접적으로 사용하여 내용에 기반한 이미 지의 저장과 검색을 지원하는 이미지 데이타베이스 시스템의 요구가 점점 증가하고 있다. 내용에 기반한 몇몇 인덱싱 방법들이 있는데 그중에서 Petrakis는 이미지를 구성하는 오브젝트들의 공간관계와 속성을 고려한 이미지 인덱싱 방법을 제안했다. 이것은'2-D string'에 기반한 인덱싱 연구의 확장인데. 이 방법은 많은 저장공간을 필요로 하며 융통성이 부족하다. 본 논문은 페이징 기법을 사용하는 kd-trr를 이용한 인덱스 화일구조를 제안한다. 그리고 정규화 과정을 사용해서 실제 이미지로부터 키를 추출하는 예를 보이고 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 훨씬 적은 저장공간을 요구하고, 융통성면에서 개선이 되었음을 보여준다.

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다층 후판 복합재 패널의 결함 검출을 위한 C-Scan 이미지 보정기법 (Enhancement of Ultrasonic C-scan Images for Inspection of Multi-layered Composite Panels)

  • 조현;송성진
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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    • pp.264-267
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    • 2006
  • 초음파를 이용한 다층 후판 복합재 패널의 비파괴 검사에서 상층부의 신호간섭효과는 결함판정을 보다 어렵게 만드는 중대한 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서 초음파 C-Scan 이미지에 영향을 미치는 복합재 상층 패널의 신호간섭을 제거할 수 있는 이미지 향상기법을 제안하였다. 이는 수집된 초음파 수신신호를 보정신호를 이용해 정규화하고 그 결과 신호를 C-Scan 이미지로 재구성하는 기법으로 본 논문에서는 이미지 향상기법의 제안과 그 실험적 성능검증에 대하여 논하였다. 복합재 상층 패널의 계면효과를 제거하기 위해 인공결함을 내재시킨 세 개의 결함시험편을 제작하고, 이들 시험편에서 C-Scan 이미지를 실험적으로 획득하였다. 그리고, 개발된 이미지 보정기법을 적용하였는데, 제안된 기법이 이미지 개선알고리즘으로 실용적 적용성이 충분함을 입증하는 결과를 얻었다.

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통합된 시스템에서의 얼굴검출과 인식기법 (An Integrated Face Detection and Recognition System)

  • 박동희;이규봉;이유홍;나상동;배철수
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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    • pp.165-170
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    • 2003
  • 본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.

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통합된 시스템에서의 얼굴검출과 인식기법 (An Integrated Face Detection and Recognition System)

  • 박동희;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1312-1317
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    • 2003
  • 본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-polar 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특정 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화 된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20 명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.