• 제목/요약/키워드: 입력추정

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얼굴 깊이 추정을 이용한 3차원 얼굴 생성 및 추적 방법 (A 3D Face Reconstruction and Tracking Method using the Estimated Depth Information)

  • 주명호;강행봉
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권1호
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    • pp.21-28
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    • 2011
  • 얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.

Fixed-Point ICA와 상호정보 추정에 의한 입력변수선택 (Input Variable Selection by Using Fixed-Point ICA and Mutual Information Estimation)

  • 조용현;홍성준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.605-608
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    • 2006
  • 본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법에 기반을 둔 빠른 분석성능을 가지는 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 입력변수의 확률밀도함수의 계산을 위해 적응적 분할을 이용한 상호정보의 추정은 변수상호간 종속성을 좀 더 정확하게 정량화하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.

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모바일 디바이스 기반의 멀티 모달 사용자 거리 추정 시스템 (Multi-Modal User Distance Estimation System based on Mobile Device)

  • 오병훈;홍광석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.65-71
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    • 2014
  • 본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

적분관측기를 이용한 선형시스템의 미지입력추정에 관한 연구 (Unknown Input Istimation of the Linear Systems using Integral Observer)

  • 이명규
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.101-106
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    • 2008
  • 본 논문에서는 측정 잡음이 존재하는 선형시스템의 미지 입력 추정에 관하여 기술하였다. 적분관측기를 기초로 한 본 연구의 방법은 미지 입력을 정확히 추정해낼 수 있을 뿐만 아니라 추정 성능도 높일 수 있다. 시뮬레이션 결과와 기존 방법의 비교를 통해 본 연구 방법의 유용성을 입증할 수 있었다.

ATW이용한 MUSIC 알고리즘 추정 성능 향상 연구 (An Improved MUSIC Algorithm using ATW (Automatic Tracking Window))

  • 임준석
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.169-172
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    • 1998
  • 본 논문에서는 ATW(Automatic Tracking Window)를 사용하여 입력신호를 처리한 후에 MUSIC을 사용하여 주파수를 추정하도록 알고리즘을 수정하므로써 MUSIC알고리즘의 Threshold효과를 개선할 수 있음을 보인다[1]. ATW 전처리는 일종의 대역 여파기 효과를 가지나 일반 대역 여파기와 다른 점은 사용자가 입력신호의 중심 주파수를 알지 못해도 된다는 장점을 갖는다.

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가변블록과 기저영상을 사용한 초점불완전 열화시스템 추정기법 (Out-of focus blur estimation using variable-sized blocks and basis images)

  • 조충남;박상래;백준기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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    • pp.81-85
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    • 1998
  • 점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.

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회전가속도 추정기, 입력추정 및 가변차원 필터의 기동 추적 성능 해석 (Performance Analysis of the Turning Acceleration Estimator, Input Estimation and Variable Dimension Filters for Tracking Maneuvers)

  • 최성원;임상석
    • 한국항행학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.119-129
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    • 2002
  • 기동표적의 추적은 실제의 표적 궤적과 기동의 통계적 특성을 미리 알 수 없기 때문에 매우 어려운 일이다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 기법들이 제안되었고 이들 방식은 과거의 고전적인 방법에 비해 상당한 성능향상을 가져왔다. 이들 중에서 많이 사용되고 있는 방법은 입력추정, 가변차원 및 회전가속도 추정기를 사용하는 필터이다. 이들에 대한 성능은 각각 해석되어 왔으나 비교 분석되지 않았다. 본 논문에서는 칼만필터를 기본으로 한 이들 필터에 대하여 추적 성능을 비교한다. 실제적인 기동표적의 추적에 용이하게 적용할 수 있도록 3가지 종류의 회전 기동에 대해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 비교 분석함으로써 각 필터에 대한 특성을 해석한다.

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MPEG 입력 신호원의 트래픽 특성과 효과적 대역폭 추정 (Traffic characteistics and effective bandwidth estimation for MPEG sources)

  • 유흥균
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.1490-1500
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    • 1996
  • 비디오 데이터를 전송할 때 채널 대역 효율을 최대화하는 문제 때문에 ATM망에서 멀티미디어 통신의 중요한 사항은 효과적인 망입력 데이터들의 활용문제이다. ATM 망에서 MPEG 입력데이타의 효과적 대역폭 추정방식을 제안하였다. MPEG 데이터의 무작위, 대용량 특성으로 인하여 효과적으로 전송 대역폭을 할당하는 문제는 일반적으로 어려운 문제이다. MPEG 트래픽 스트림을 서비스처리 속도, 버스트 입력율, 버스트간 입력율, 버스트 주기, 버스트 간격 주기으 5가지 트래픽 파라미터를 사용하여 모델링하였다. 각 데이터 입력원의 전송대역폭을 추정할 수 있었으며, 버퍼의 큐(queue)용량을 줄이기 위하여 이 추정된 대역폭을 동기식으로 적용하였다. 많은 수의 가상 회로 접속을 다중화한 고속 링크의 망모델에서 적응 대역 할당 방식의 성능을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 고정 대역 할당 방식에 비하여 큐잉 지연이 상당히 감소되었다.

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인공 위성과 기상 모형을 이용한 증발산 추정 (Estimation of Evapotranspiration using Satellite data and Meteorological Model)

  • 장근창;강신규;김재철;김준
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.213-218
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    • 2009
  • 에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.

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불변하는 스케일-아핀 특징 점을 이용한 평면객체의 위치 추정 (Planar-Object Position Estimation by using Scale & Affine Invariant Features)

  • 이석준;정순기
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.795-800
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    • 2008
  • 카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.

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