본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.
제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.
본 논문에서는 블록기반으로 부호화된 비디오 영상에서 전송 오류로 인하여 발생하는 화질저하를 개선하기 위하여 인과적 블록경계 정합법을 사용하여 효율적으로 복호가능 오류를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 먼저 현재 블록의 경계들과 인과적 주위블록외 경계들간 부정합 전력을 계산한다. 다음, 이렇게 구한 부정합 전력들 중 하나라도 인과적 주위 블록들의 통계적 특성을 사용하여 적응적으로 구한 역치보다 크면 오류가 있는 것으로 판단한다. 실제로 H.263으로 부호화된 비디오를 가지고 $10^{-3}$-$10^{-4}$ BERs에서 16비트 연속적인 비트 에러를 가지는 환경에서 제안한 방법을 적용하였다. 기존의 블록경계정합 오류검출법의 하나인 Zeng의 방법과 비교하면, 에러 검출율의 향상은 최대 20%, 그리고 검출된 오류를 은닉 처리한 결과영상의 PSNR 향상은 최대 3.5㏈임을 보여준다.
최근 활발히 연구되고 있는 스테레오 비전의 BP 알고리즘은 시차 정보 추출에 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Belief Propagation(BP) 알고리즘과 영역 기반 정합 알고리즘을 이용하여 스테레오 이미지로부터 시차 지도를 추출하고, 두 알고리즘을 Middlebury 웹사이트에서 제공하는 2쌍의 스테레오 이미지를 사용하여 비교함으로써, BP 알고리즘을 사용한 정합 알고리즘의 정확성이 높음을 이론적으로 증명한다. 실험 결과 시차 지도의 오류율은 52.3%에서 2.3%로 감소하였다.
저속 이동 통신 채널과 같은 저속 통신망에서 비디오 전송을 위해서는 시스템에서 요구하는 비디오 전송율을 보장하기 위하여 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 이러한 부호화 방법들에 의하여 부호화된 비디오가 오류율이 높은 이동 채널로 전송될 때, 비트열에 오류가 발생하면 복호되기 어려울 뿐 아니라 비트열의 다른 부분에도 치명적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 비디오 전송 중에 비트열이 손상되어 복호가 불가능한 블록을 복구하기 위한 오류 은폐 알고리듬을 제안한다. 제안하는 오류 은폐 알고리듬은 정상적으로 복호된 주변 블록들의 정보를 이용하여 손실된 블록을 복구한다. 즉, 공간적으로 이웃하는 블록과 손실된 블록간에는 높은 움직임 벡터의 상관성이 있다는 성질을 바탕으로, 중복 블록 움직임 보상(overlapped block motion compensation: OBMC)과 블록 경계 정합(block boundary matching : BBM)을 통하여 손상된 블록의 움직임 벡터를 정확히 추정하는 알고리듬이다. 제안하는 알고리듬은 기존의 오류 은폐 방법들에 비하여 복구된 영상의 PSNR과 시각적인 면에서 우수한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.
OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.280-285
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2015
대용량 다중 송신 다중 수신 안테나 환경에서 정합 필터 송신기는 다중 사용자 하향 링크 전송 용량(capacity)을 달성하는 방법으로 알려져 있다. 그러나 기지국이 유한 개수의 대용량 안테나를 장착한 경우 정합 필터는 다중 사용자 하향링크 전송 용량을 제공할 수 없다. 본 논문에서는 유한 대용량 안테나를 갖춘 기지국이 낮은 신호 대 잡음비의 다수의 셀 경계 영역 사용자를 지원할 경우, 효율적 연산 복잡도로 전송 용량을 최대화하는 두 단계 선형 송수신기 설계 방법을 제안한다. 정합 필터로 구성된 첫째 단계 프리코더는 유효 채널 dimension 을 줄이면서 동시에 빔포밍 이득을 통해 수신 신호 대 잡음 비를 개선한다. 그리고 평균 자승 오류율 최소화 기법을 통해 전송 용량을 최대화하는 둘째 단계 선형 송수신기를 구한다. 시뮬레이션과 분석을 통해 전송 용량과 연산 복잡도 면에서 제안하는 방법이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
변이영상은 두 스테레오 영상의 시차에 의해 발생하는 각 화소의 변위를 수록한 영상이다. 이 영상은 깊이영상을 생성하여 시점 간 가상영상을 생성하는데 사용된다. 따라서 변이영상은 다시점 비디오 서비스와 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 유일성(uniqueness)제약과 순차성(ordering) 제약을 사용하여 기준영상과 참조영상 사이의 관계를 이용하여 생성한 변이 공간 영상(DSI : disparity space image)으로부터 비용 행렬을 계산하여 최적의 변이 경로를 찾아가는 다이내믹 프로그래밍을 분석 하였다. 다이내믹 프로그래밍은 정밀한 변이 맵을 얻을 수 있고, 다른 방식들에 비해 연산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있지만, 영상의 화소값의 변화가 없는 영역에서 이전의 경로를 계속 유지하려는 성질에 때문에 발생 하는 오류확산과 가려진 (occluded) 영역에 의한 오차로 인해 정확한 경로를 찾을 수 없는 경우가 빈번히 발생 하여 에러율이 높아지는 단점을 가지고 있다. 이러한 이론을 토대로 기존의 기법들에 비하여 정확도가 우수한 기법들을 제안하였다. 개선된 역 추적 과정을 이용하여 기존의 다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법들보다 우수성이 뛰어난 결과들을 나타내었다.
지상파 방송 3사(KBS/MBC/SBS) 수도권 본방송 파라미터와 동일하게 설정한 제주테크노파크 100W 실험국에서 ATSC 3.0 신호를 발사한 뒤, 제주시내 일대를 이동하면서 양시청 여부는 물론 실측값을 수집하였다. 결론적으로, 현재 전송파라미터 구성으로 송수신 정합에 이상 없이, 기술적인 관점에서 수도권 모바일HD 본방송이 가능함을 검증하였고, 커버리지 산출에 필수적인 물리계층 성능 지표인 ESR5에 대한 기준값, 즉 변조오류율(MER) 기준으로 11.3dB, 수신 신호 세기(Level) 기준으로 -85.0dBm 정도임을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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