임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.
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.
Color 이미지 데이터 베이스로부터 원하는 이미지를 찾아내는 방법으로 image indexing에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 image indexing의 한 방법인 color indexing을 이용하여 이동 로봇의 위치 추정 문제를 해결하고자 한다. Color indexing은 영상의 color 분포를 분석하여 원하는 이미지를 찾아내는 기법으로 로봇은 사전에 저장되어 있는 주변 환경에 대한 모델 이미지들로부터 현재 입력되는 영상과 가장 가까운 이미지를 찾아낸다. 또한 로봇은 찾아진 영상을 이용하여 사전에 저장되어 있는 지도상에서의 자신의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 일반적으로 로봇이 작업하는 환경의 조명 상황이 일정하지 않음을 고려하여 다양한 조명 상태에 대하여 여러 가지 color indexing 알고리즘을 적용하여 실험하였으며 matching된 이미지를 이용하여 지도상에서의 로봇의 위치를 추정하는 구체적인 방법을 제시하고 실험을 통하여 타당성을 검증하였다.
이 논문은 이산신호가 연속적으로 입력될 때, 이산신호에서 고속으로 파라미터를 추정하고, 그 결과를 시각화하는 방법에 대해서 기술하고 있다. 이 논문은 이산푸리에변환에서 직접 파라미터를 추정하는 고속파라미터 추정 알고리즘을 적용하여 연속신호에서 파라미터를 추정하고, 추정한 중요 파라미터들을 효율적으로 시각화하는 방법에 대해서 기술하고 있다. 이 논문에서 제안한 연속신호에 대한 저주파 파라미터 추정방법을 3개의 모드를 가진 시험함수에 적용하여 제안한 알고리즘과 시각화의 효율성을 검증하였다.
조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하여 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도의 천정에 설치된 조명은 구륜이동로봇의 위치에 따라 조명 배열선의 기울기가 변하며, 구륜이동로봇의 방향각에 따라 정의된 소멸점의 위치가 변한다는 특징을 이용하였다. 획득된 영상에서 조명은 크기가 제한되어 있으며, 모양이 원에 가깝다는 특징을 이용하여 단순한 알고리즘에 의해 추출하였다. 기지의 구륜이동로봇의 위치와 방향각에서 복도 영상을 획득하여 조명 배열선의 기울기와 소멸점의 위치를 계산하여 이들 사이의 관계를 확인하였다. 주행 중 구륜이동로봇의 위치와 방향각을 추정하기 위해 신경망을 구성하고, 획득된 데이터를 이용하여 역 전파 알고리즘(back propagation algorithm)에 의해 학습을 수행하였다. 구륜이동로봇의 제작하고, 학습결과를 이용하여 실제 복도 주행 실험을 수행하였다.
장애인이 지속적으로 증가하면서 장애인들을 위한 복지 시설들 또한 증가하고 있다. 그러나 장애인들이 컴퓨터를 이용하는 데에는 아직까지 많은 불편함을 겪고 있으며, 그 원인으로는 장애인들이 컴퓨터를 보다 편리하게 사용할 수 있는 장치들이 부족하다는 것을 들 수 있다. 따라서 이 논문에서는 적외선 조명 카메라를 이용하여 장애인들이 눈동자와 눈꺼풀의 움직임만으로 마우스를 제어할 수 있는 동공 마우스 시스템을 제안하고 실험을 통하여 그 가능성을 보였다. 제안한 시스템에서는 적외선 조명 카메라, Canny 알고리즘과 퍼지 추론 기법이 이용되었으며, 눈이 포함된 영상에서 Canny 알고리즘으로 동공을 검출하여 마우스 위치를 추정하고 퍼지 추론 기법으로 눈 깜박임을 추정하여 마우스 포인터 이동 및 클릭 기능이 구현되었다. 제안된 기법들을 이용하여 실험하고 그 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 Extended Kalman Filter(EKF)를 이용한 속도센서없는 우도전동기의 벡터제어의 구현을 제안하였다. 또한 회전자 저항의 변동을 보상 할 수 있도록 회전자 저항도 추정한다. 이산화된 유도전동기의 모델을 통해 유도 전동기의 속도와 회전자 저항을 포함한 상태 변수를 정의하고 벡터 제어에 필요한 자속각을 추정하여 노이즈 환경에 놓인 시스템의 동작 특성을 안정되게 하였다. EKF알고리즘의 연산을 위하여 DSP를 이용하고, 전류제어 장치로 공간 전압벡터 변조 방식의 적용이 용이한 마이크로 콘트롤러를 체용하고, 인버터는 IPM(Intelligent Power Module)으로 실험 장치를 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 속도 추정 특성과 회전자 저항 특성을 살펴본 결과, 본 논문의 EFK 알고리즘이 속도 센서없는 유도전동기 벡터제어에 적합함을 입증할 수 있었다.
본 논문은 입력 영상에 자연스러운 가상 화장 효과를 빠르게 적용하기 위한 방법을 다룬다. 특히 얼굴의 굴곡과 조명에 따라 나타나는 자연스러운 음영 효과를 가상 화장에 적용함으로써 기존의 방법에 비해 자연스럽고 다양한 화장 효과를 얻기 위한 방법을 제안한다. 가상 화장 효과에 음영을 적용하기 위해서는 입력 영상의 조명 환경과 입력 영상의 얼굴 면의 각 화소에 대한 법선 벡터가 필요하다. 기존에 영상에서 조명 환경 및 법선 벡터를 생성하는 과정이 비교적 많은 계산량이 필요하므로 때문에 본 논문에서는 얼굴의 특징점을 찾는 단계적 자세 회귀 방법에 조명 환경을 근사하는 과정을 통합하고, 3차원 표준모델을 변환, 와핑하여 법선 벡터를 계산하는 과정을 통하여 빠르게 화장 효과를 합성하기 위한 방법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 근사한 조명 환경 및 법선 벡터는 시각적으로 자연스러운 가상 화장 효과를 표현할 수 있는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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