사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 다양한 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 사람의 피부색을 이용한 컬러정보(Color Information)와 국부 최적 임계치 기법을 사용하여 얼굴의 형상정보를 검출하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 사용한다. 컬러정보를 사용하여 얼굴의 후보영역을 선정한 후에 그 후보영역에서 얼굴의 특징인 눈, 눈썹, 입을 찾는 방법을 제안한다. 피부색은 일정한 분포를 가지고 있기 때문에 후보영역을 비교적 정확히 찾을 수 있으며, 국부 최적 임계치 기법은 효과적인 얼굴 특징 검출방법이다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 계수간의 특성을 이용한 효과적인 워터마크 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 2단계 웨이블릿 변환 후 비가시성과 강인성을 고려하여 기저대역과 고주파 대역을 제외한 중간 대역에 이진 워터마크를 삽입하였다. 각종 공격으로 변형된 영상에서 워터마크론 효과적으로 김출하기 위해 계수 선택 임계치를 삽입시보다 검출시에 보다 높게 설정하는 비대칭 임계치 워터마킹 방법을 사용하였다. 또한 워터마크 검출시 선택된 웨이블릿 변환 계수 쌍의 차이가 일정 이하일 경우에 검출값을 그대로 유지하는 방법으로 검출 강도를 높였다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클로핑, 블러링 등의 공격에 강임함을 알 수 있었다.
기존의 워터마킹 기술은 대부분 삽입과 검출에서 동일한 키를 사용하는 대칭 키 방식이다. 이러한 대칭 키 워터마킹 방식은 검출을 쉽게 할 수 있는 반면에 공격자에 의하여 검출기의 비밀키 정보가 유출될 경우 삽입 정보가 제거되거나 변조되는 치명적인 공격을 받을 수 있다. 따라서 최근에는 삽입기에서 비밀키를 사용하여 삽입하고 검출기에서 공개키를 이용하여 검출하는 비대칭 워터마킹(Asymmetric Watermarking) 방식이 차세대 워터마킹 기술로 주목을 받고 있다. 본 논문에서 제안하는 상관도와 임계치 방식은 각기 단일 방식으로 사용할 수 있는 방식이며 결합하여 다중 검출 방식으로도 사용할 수 있다. 다중 검출방식으로 사용할 경우 동일한 공개키를 이용하여 검출기에서 상관도 방식과 임계치 방식으로 상호 보완적이며 신뢰성이 있는 검출을 할 수 있다. 키 생성과정에서는 안전한 선형 변환방식과 특수행렬을 이용하여 개인키와 공개키를 생성하였고 높은 상관도 검출이 가능하도록 구성되었다. 실험결과 공개키 검출 성능 및 대칭 키 방식과의 검출 성능 비교 등을 통하여 다양한 측면에서 제안 방식의 정확성을 확인하였다. 또한 워터마크가 삽입된 영상에서 1 bit의 정보뿐만 아니라, 멀티 bit의 삽입정보에 대한 공개키 상관도 검출과 임계치 검출이 정확히 이루어짐을 확인할 수 있었으며 JPEG 및 JPEG200 압축에도 강인함을 보였다.
본 논문에서는 비디오 시퀀스의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서, 변형된 $\chi^2$-테스트와 자동 임계치-결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 기법을 제안하였다. 변형된 $\chi^2$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램에서 컬러의 각 채널공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 인접한 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값의 차이를 강조하는$\chi^2$- 테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환 곁출을 시도하고 있다. 자동 임계치-결정 알고리즘은 변형된 $\chi^2$-테스트를 통하여 획득된 인접한 프레임들 사이의 차이 값들을 이용한다. 먼저, 차이 값들에 대한 전체 평균값을 계산한 후, 이 평균값을 만족하는 차이 값들만을 이용하여 다시 평균값을 계산하며, 이러한 평균값의 연속적인 계산 및 누적을 통하여 분산된 차이 값들로부터 가장 최적의 중간 평균값을 취하여 임계치로 설정하는 방법이다. 실험결과 제안된 장면전환 검출 방법과 자동 임계치-결정 알고리즘은 기존의 접근방법보다 효과적이며, 그 우수성을 보여주었다.
모바일기기가 발달함에 따라 핸드폰에 수많은 기능들이 탑재되고 있다. 영상 통화 기능도 그 중 하나이다. 본 논문에서는 화자와 스마트폰 사이의 거리를 측정하기 위한 다중 색좌표계와 다중 임계치를 사용하는 방법을 제시한다. 첫 번째로 피부색의 색상정보에 근거하여 얼굴영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 얼굴영역의 크기를 이용하여 스마트폰과 화자 사이의 거리를 측정한다. 특히 본 논문에서 제시하는 얼굴영역 검출 알고리즘 개발에 있어 고려한 점은 스마트폰의 기본기능과 함께 실시간으로 처리가 가능할 정도로 연산량이 적어야 하며, 움직임이 많은 핸드폰의 특성상 프레임과 프레임 사이의 움직임과 조명 및 배경에 따라 검출된 얼굴 영역이 급격히 변화하는 문제를 해결할 수 있는 얼굴영역 검출 알고리즘을 개발하고자 하였다.
본 논문에서는 윤곽선 검출을 위한 적응적 임계치 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 이동 물체가 없는 배경 영상과 이동 물체가 있는 영상에 대한 각각의 히스토그램을 구한 후 배경 영상의 히스토그램과 이동물체가 존재하는 히스토그램의 차히스토그램을 구한다. 얻어진 차히스토그램에서 최고점과 최저점의 기울기를 이용하여 임계치를 정한다. 실험은 도로에서 주행 중인 자동차를 대상으로 수행하였다. 실험 결과 최고점과 최저점의 기울기를 이용한 방법은 조도의 변화에 민감하지 않으면서 윤곽선이 잘 검출되었다.
본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 논문에서는 프레임들의 차이값으로부터 카메라 브레이크에 의해 발생하는 큰 변화의 폭을 갖는 경계지점을 추출하는 전역적 결정트리를 이용하여 샷 경계를 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 지적 $X^2$ 히스토그램과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산하고, 다음으로 차이값간의 거리를 정규화를 통하여 계산한다. 계산된 차이값간의 거리를 바탕으로 전역적 임계치 거리를 계산하여 인접한 두 프레임들에 대한 거리값과 전역적 임계치 거리를 비교하여 샷 경계를 검출한다. 본 논문에서 제시한 전역적 결정트리를 이용하여 객체나 카메라의 움직임과 플래시 라이트와 같은 갑작스런 장면 변화를 쉽게 검출할 수 있다.
본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사하여 얻어진 영상에서 세라믹의 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상의 윤곽선을 추출하기 위하여 Prewitt 마스크를 적용한다. 그리고 비파괴 검사 영상의 잡음 비율을 최소화하기 위해 결함이 겹쳐진 윤곽선을 기준으로 감마 처리를 수행하고 임계치 이진화 기법을 적용하여 구간별로 결함을 검출한다. 구간별 결함을 통합하여 결함을 검출한다. 검출한 결함에 Grassfire 기법을 적용하여 미세한 잡음을 제거한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 비파괴 검사에 적용되는 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
문선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 동영상 서비스를 하기 위해서는 비디오 스트림 내에서 오류가 발생한 블록의 위치를 알아야 정확한 오류 복구가 가능하다. 이전의 오류 검출 연구들은 대부분 픽셀 단위로 비교하므로 계산량이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 고려하여 계산량이 적은 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안한다. 블록 내의 DCT 계수를 이용하여 오류를 검출한다. DC 계수를 이용해 1차 임계치를 비교한 후 AC 계수를 이용해 에지를 검출한다. 애지가 존재하는 블록에 대해 2차 임계치를 비교하여 오류 여부를 판단한다. DCT 계수 정보를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 DCT 계수를 추정할 수 있는 방법도 함께 제안한다. 제안한 오류 검출 기법을 실제 구현하여 성능을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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