본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
최근 조사에 의하면 초등학교 4학년 시기에 학생들의 시력저하가 심하게 발생된다고 한다. 따라서 초등학교 4학년 학생들의 시력저하에 영향을 미치는 교실 조명환경을 분석하기 위하여 4학년 8개 교실에 대하여 실태조사 및 측정조사를 실시하고 결과를 분석하여 시력저하에 영향을 미치는 요소가 최소화 되도록 4개의 교실에 대하여 서로 다른 배광특성의 등기구를 설치하여 조명환경 개선공사를 실시하였다. 조명환경 개선 전 3월과 개선 후 12월에 각각 4학년 전체 학생에 대하여 시력검진을 실시하여 10개월간 개선된 조명환경에서 생활한 학생들과 개선되지 않은 환경에서 생활한 학생들 간의 시력변화 결과를 비교 분석함으로써 교실 조명환경이 학생들의 시력변화에 미치는 영향을 고찰하였다. 분석 결과 간접형 등기구나 루버형 등기구를 사용하여 교실조명 환경을 개선한 교실에서 생활한 학생들의 시력저하 현상이 감소되는 결과를 얻었다.
본 논문은 화재를 조기에 검출하기 위하여 칼라 영상처리기법을 이용하여 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염검출방법을 제안한다. 주변 조명과 화염의 RGB 색 분포 분석을 통하여 주변 조명과 화염을 구분할 수 있는 임계값을 설정하여 후보 영역을 검출한다. 화염이 발생 후 연속적으로 변화하기 때문에 화염 영역의 히스토그램 평균값의 차를 이용하여 화염 유사 영역을 제기한다. 검출된 영역이 화염임을 판단하기 위하여 영역 서술자인 밀집도를 계산하여 최종적으로 화염 여부를 판정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 화염을 보다 잘 검출하고 조명 등 주변 환경 변화에 강건함을 보인다.
배경 모델과 배경 차분화로 구성되어 있는 전경객체 추출은 다양한 컴퓨터 비젼 응용에서 중요한 기능이다. 조명 변화를 고려하지 않은 기존 방법들은 급격한 조명 변화에서는 성능이 저하된다. 본 레터에서는 이 문제를 해결할 수 있는 조명 변화에 강인한 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안 방법은 다른 적응률을 가진 두 개의 배경 모델을 사용함으로써 조명 조건에 신속하게 적응할 수 있다. 본 논문의 제안 방법은 non-parametric 기법으로서 실험에서는 기존 non-parametric 기법들보다 우수한 성능 및 낮은 복잡도를 보여줌을 증명하였다.
본 논문에서는 LED 광색의 삼속성을 이용하여 상황에 따라 변하는 인간의 심장 박동수를 안정시키는 감성조명을 제작하였다. 특정 기타 악보내의 기타코드와 박자로 제어한 동적 LED와 정적 LED, 무조명시 심장박동수의 변화를 확인하였다. 그 결과, 피실험자의 특정 시간동안의 bpm 기울기가 동적 LED 상태에서 -12.85이며 정적인 LED의 -12.05, 무조명상태의 -11.05보다 가파른 것을 확인하였으며 이는 동적 LED가 다른 상태에서보다 심장 박동수의 안정화에 효과적임을 알 수 있다.
본 연구는 최근 서울시를 중심으로 진행되고 있는 도시 가로조명의 광원교체에 따른 조명환경 개선효과를 조사 분석하였다. 조사대상은 이미 기존의 나트륨램프를 고효율 메탈할라이드 램프로 교체한 서울시 종로구의 창경궁길로 선정하였다. 평가방법은 조사대상을 중심으로 야간의 교체 전, 후의 조명현황조사 및 물리량을 측정하였으며, 이를 토대로 개선효과를 분석하였다. 분석결과, 광원을 교체한 후 수평면 조도는 약 1.4배, 스칼라 조도는 약 1.3배 증가하였으며, 공간의 평균 휘도값은 $0.06cd/m^2$ 증가하였다. 색온도는 2,399[K]에서 3,632[K]로 증가하여 공간의 느낌이 따뜻한 느낌에서 차가운 느낌으로 변화되었는데, 이는 기존의 평온한 이미지에서 부드러운 이미지로 변화 된 것으로 분석된다. 색도는 주황색에 가까운 노란색에서 엷은 노란색을 띠는 백색으로 변화되었으며, 이는 램프의 연색성에 의하여 사물의 식별성에 대한 가시도가 증가한 것으로 분석된다. 또한, 에너지 절감형 친환경 메탈할라이드 램프의 교체에 의하여 앞으로 연간 에너지 절감효과도 클 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 CS-LBP를 변형한 ECSP 전처리 기법과 조명에 강인한 D2D-PCA 특징을 결합하는 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 Yale B 데이터베이스 상에서 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA 및 2D-PCA 특징을 이용하여 수행되었다. 실험 결과, 제안하는 얼굴인식 방법은 다른 방법들에 비하여 가장 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안 시스템이 조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법임을 확인하였다.
다양한 조명 환경에서 강인한 얼굴 인식 성취는 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 전처리 단계로 얼굴 이미지 조명 정규화를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법들은 투영 음영을 효과적으로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 조명 영향 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간에 기반한 새로운 얼굴 조명 정규화 기법을 제안한다. 조명분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분 공간은 얼굴 텍스쳐 공간에서 조명 변화 영향이 분리된 부분공간으로 구축되기 때문에 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 얻은 얼굴 이미지는 조명 변화 영향이 최소화된 좋은 조명 정규화를 달성한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 얼굴 조명정규화 기법이 표면 음영뿐만 아니라 투영 음영도 효과적으로 제거할 수 있으며, 좋은 얼굴 조명 정규화를 달성한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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