스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
개영역(open boundary) 내의 변환기에 대한 음장 특성은 경계 조건이 좌표계와 정합되는 특수한 경우 헤름홀쯔 방정식풀이로 그렇지 않은 복잡한 형태의 음장에 대해서는 경계적분법이나 근사해법으로 얻어진다. 그러나 최근 이러한 문제들은 발달된 컴퓨터의 계산능력으로 유한요소법이나 경계요소법을 이용한 수치해법으로 해결되고 있다. 본 연구에서는 경계조건 변화에 따른 원통형 압전변환기의 방사임피던스 및 지향특성을 유한요소법 및 하이브리드형 무한요소법을 이용하여 구하고 기존의 해석적 결과와 비교하여 수중용 변환기 제작의 설계에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.
확장형 완경사방정식을 지배방정식으로 사용하며 무한원방에서의 방사조건은 무한요소로, 그리고 항입구에서의 흐름분리로 인한 에너지 손실의 고려는 정합요소로 처리하는 Galerkin 유한요소 모형을 개발하였다. 완전 및 부분 개방 직사각형 항만에 대한 수치실험 결과 항입구에서의 에너지 손실의 포함은 港奧에서의 증폭비를 상당히 감소시키는 것으로 나타났으며, 입사파고와 제트 길이의 증가는 증폭비의 상당한 감소를 초래하였다. 감천항에서 제트길이를 고려한 경우 공진주기의 이동으로 입사파 진폭이 작을 때는 손실을 고려하지 않은 경우보다 진폭비가 오히려 크게 나타났다. 관측된 입사 장주기 파고의 사용시에는 항입구 손실이 작은 것으로 나타났으나 지진해일의 내습시와 같이 파고가 큰 경우에는 상당한 입구 손실이 예상되었다. 감천항의 Helmholtz 공진모드는 주기 31.0분으로 제시되어 관측 겨로가인 27.0~33.3분과 잘 일치하였다. 또한 관측치인 주기 9.4~12.1분과 5.2~6.2분의 공진모드도 10.4분과 6.6분 또는 5.6분으로 상당히 재현되었다. 한편, 감천항에는 매우 다양한 모드의 부진동이 존재하는 것으로 나타났으며, 영일만 마찬가지로 주기 3.6분과 1.6분에서 상당한 진폭비의 횡방향 공진이 존재함을 확인하였다.
물체를 인식하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 물체의 경계선에서 가장 적절한 특징들을 추출해 내어 인식에 사용하는 것이다. 본 논문에서는 경계선 위의 각 화소에서 주변 화소들과의 관계를 이용해 코너점, 접점, 변곡점을 추출하여 물체의 특징점으로 사용하였다. 기존에 주로 사용되던 중요한 특징점의 하나인 코너점은 곡률 함수상에서 찾고, 또한 물체가 직선과 곡선으로 이루어져 있을 경우 코너점만으로 물체를 표현하기에 부족하므로 곡률 함수를 미디안 필터링하여 양자화 잡음을 제거함으로써 접점과 변곡점을 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 그리고 이 세 가지 특징점을 물체 정합의 요소로 사용하여 물체를 정합하였다. 정합 방법으로는 Discrete Hopfield Neural Network을 사용하였으며, 성능 분석 결과 곡선이 섞인 물체에서 코너점만으로 물체를 정합한 경우보다 특징점으로 물체를 정합한 경우 우수한 정합 성능을 나타내었다.
도시와 같은 광범위한 영역에 대한 지형, 지물의 기하 정보를 추출 또는 복원하는 기술은 공간 영상정보 시스템을 비롯한 다양한 응용분야에서 사용되고 있으며, 이러한 필요에 따라 중요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문은 위성 영상에서 건물의 footprint와 rooftop, 그림자 정보를 이용하여 건물을 반 자동으로 모델링하고, 이를 지형에 정합하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 직접적인 조작과 자동으로 이루어는 부분을 조합하여, 최소한의 사용자 조작으로 건물을 모델링하고, 지형에 의한 요소를 고려하여 건물의 실제 위치를 보정하여 지형과 정합을 수행한다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 작은 육각패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11~51% 이상의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05~0.74dB 의 향상을 보였다.
자동 표정인식 및 합성 기술과 내적상태별 얼굴표정 프로토타입 작성의 기초 작업으로서 특정 내적상태를 표현하는 얼굴표정의 특징적 구조를 분석하였다. 내적상태의 평정 절차를 거쳐 열 다섯 가지의 내적상태로 명명된 배우 여섯 명에 대한 영상자료 90장을 사용하여 각 표정의 특징적 구조를 발견하고자 하였다. 서로 다른 얼굴들의 표준화 작업과 서로 다른 표정들의 직접 비교 작업에 정확성을 기하기 위하여 각 표정 표본들을 한국인 표준형상모형에 정합하였다. 정합 결과로 얻어진 각 얼굴표정의 특징점에 대해 모형이 규정하고 있는 좌표값들만으로는 표정해석이 불가능하며 중립얼굴로부터의 변화값이 표정해석에 유효하다는 결론을 얻었다. 표정의 특징적 구조는 그 표정이 표현하는 내적상태가 무엇인가에 따라 발견되지 않는 경우도 있었으며 내적상태가 기본정서에 가까울수록 비교적 일관된 형태를 갖는 것으로 나타났다. 내적상태별 특징적 표정을 결정할 수 있는 경우에 표정의 구조는 얼굴표정 요소들 중 일부에 의해서 특징지어짐을 확인하였다.
본 연구는 PCA와 템플릿 정합을 사용한 얼굴 표정 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 얼굴 영상은 Haar-like feature의 특징 마스크를 사용하여 획득한다. 획득한 얼굴 영상은 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리하여 얼굴 요소 추출에 용이하게 나눈다. 얼굴 요소 추출은 눈 영상과 입 영상을 추출하는 과정으로 먼저 학습영상으로 PCA를 거쳐 생성된 고유얼굴을 구한다. 고유 얼굴에서 고유 입과 고유 눈을 획득하고, 이를 얼굴 분리 영상과 템플릿 매칭시켜 얼굴요소를 추출한다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징으로 표정을 인식한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 방법보다 추출률이 우수하게 나왔으며, 특히 입 요소의 추출률은 99%에 달하였다. 또 이 얼굴 요소 추출 방법을 표정인식에 적용하였을 때 놀람, 화남, 행복의 3가지 표정의 인식률이 80%를 상회하였다.
본 논문은 안정적이며 빠르게 동작하는 화소기반 변이공간영상기반의 스테레오 정합방법을 제안한다. 스테레오영상은 서로 상이한 두 영상이 아니라 수평방향의 이동만이 존재하는 거의 유사한 명상이다. 따라서 큰 정합윈도우를 사용하는 정합방법이 꼭 필요하지는 않다. 그러나, 화소기반은 영상의 잡음에 매우 민감한 특성을 가지므로, 최적경로를 구하기 위한 동적계획법 과정 중, 비용행렬이 구해졌을 때, 그에 따라 함께 생성되는 방향요소들을 검사하여, 잡음에 의해 올바르지 않은 경로를 생성시킬 수 있는 방향들을 제거하는 방법을 사용한다. 실험결과는 제안한 방법이 대부분의 영상잡음에 의한 변이값의 잡음들을 효과적으로 제거하고, 매우 짧은 시간에 좋은 결과의 변이맵을 생성시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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