최근들어 화상 정보처리 분야가 점진적으로 중요시 됨에따라 본논문에서는 정부기관, 경찰서 등의 범죄관련 기관에서 신분 확인용 및 범인 검거용으로 지문을 인식하는데 사용되는 특징점 추출에 관해 기술하였다. 전개과정은 퍼지 이론을 이용하여 세선화를 수행한후 그 화상을 일정 크기의 정사각형 크기로 나누고 8 방향 코드로 부호화한 자료로부터 코아와 델타를 추출하였다. 그 수행결과 $80\%$정도는 정확히 특징점을 추출할 수 있다.
사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.
본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.
문 스펜서는 색채조화 문제를 각각 색채 조화의 범위, 면적 효과, 배색의 미도로 나누었다. 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 영상과 비디오에서 일정 부분을 미도 계산에 활용하였다. 감각 기관이 외계로부터 자극을 받아 감각 지각을 생기게 하는 감수성을 말하는 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 비디오 영상에서 두 가지 색을 식별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
동작 인식에 대한 기존의 연구들은 각종 장비를 이용하여 직접 측정함으로써 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에, 본 연구에서는 영상처리 기술을 이용하여 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 연속된 프레임간의 차를 기반으로 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 동작을 분석할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 인간의 정보처리 과정에 관한 심리학적 실험에 바탕을 두고 인간이 사용하고 있는 것으로 생각되는 특징을 이용하여 이를 문자 인식에 적용하였다. 인간의 경우 화소단위의 정보뿐만 아니라 일정지역의 정보를 함께 처리하는 경향이 있다. 그러므로 일정지역에 대한 정보를 표시하는 영역 특징을 정의하고 정의된 이 영역 특징과 기존의 화소단위 특징들을 결합하였다. 사용한 특징으로는 영역 특징에 기반 한 초등 적 분석결과, 영역특징을 포함한 망 특징, 교차거리와 특징 그리고 기울기 특징들이다. 성능 평가 실험은 필기 한글자모, 숫자 그리고 대소영문자를 대상으로 하였으며, 인식기는 역전과 학습 방법을 이용한 신경망 인식기를 사용하였다. 각각의 인식 결과는 90.27∼93.25%, 98.00% 그리고 79.73∼85.75였다. 영역 특징과 유사한 UDLRH 특징을 대상으로 비교한 결과 전체적으로 1∼2% 정도 인식률 향상이 있었으며 인간이 판단하기에 보다 납득하기 쉬운 오 인식 성향을 보였다.
항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.
이 논문에서는 유전밴드 영상신호에 포함되어 있는 지형적 특징을 이용하여 밝기의 변화가 일정하지 않은 유전밴드를 인식하는 방법을 연구하였다. 유전밴드는 동일인을 식별하는데 있어서 지문보다 높은 신뢰성을 가지고 있으므로, 유전밴드 영상에서 유전밴드의 유무와 위치를 자동적으로 검출하는 것은 매우 중요하다. 레인내의 밝기의 변화가 일정한 유전밴드는 미분연산자에 의해 검출할 수 있지만, 밝기의 변화가 일정하지 않은 레인내의 유전밴드는 일반적인 인식방법에 의해서는 검출하기 어렵다. 따라서 유전밴드 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고, 이것으로부터 계산한 곡률(curvature)의 크기에 의해 유전밴드를 인식함으로써 레인의 밝기가 변화하는 경우에도 효과적으로 인식하였다.Abstract This paper presents recognition of DNA band using the topographical features of DNA band images. The DNA band provides a more reliable way of identification than fingerprints. Recognition based on differentiation operators can easily detect the DNA band if the brightness of lane in the image is almost uniform. When the brightness of the lane changes gradually, the DNA bands are hard to be recognized. Using the curvature magnitude of the lane computed from topographic features extracted from DNA images, the DNA bands are efficiently recognized in the lane whose brightness changes.
본 논문은 하이브리드 방법을 사용하여 영상내의 체형 외곽 선과 격자 패턴을 추출하여 3차원 체형 데이터를 획득하기 위한 새로운 영상분할 알고리즘을 제안한다. 체형 외곽 선을 추출하기 위한 영상분할 방법으로 최대 값 인식 알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 에지에서의 접선 방향 값은 작지만 법선 방향 값은 큰 성질을 이용하여 일정 영역내의 픽셀들간의 변화 값 중 최대 값을 인식하는 알고리즘이다. 그리고 체형 외곽내의 격자 패턴은 격자 패턴 검출 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 추출된 체형 외곽 선과 격자 패턴을 결합한 후 휴리스틱 방법인 연속 길이 테스트에 치한 격자 패턴의 연결 및 잡음제거를 하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할 방법은 기존의 기울기나 라플라시안 연산방법보다 매우 효과적인 결과를 가져 왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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