본 논문에서는 컬러 영상에서 피부색 분할과 소벨 마스크를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 얼굴 영역을 정확하게 분리할 수 있음을 보인다.
데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
딥러닝 모델은 영상 처리와 불량 감지 등 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘하여 산업적으로 매우 중요하고 필수적인 기술이 되었다. 특히, 불량 감지는 제조업 분야에서 제품 품질 향상과 생산성 향상에 핵심적인 역할을 하는 기술로써 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 재건축 방식의 대표적인 모델인 DRAEM에 대해 불량 감지 성능을 향상하는 방법을 제시합니다. 이를 위해 컬러 분포의 차이를 최소화하는 손실 함수와 마스킹에 고주파 필터링을 적용하여 노이즈를 제거하는 방법을 활용한다. 이러한 방법들을 통해 DRAEM 모델의 성능을 개선하고, 정확하고 효과적인 불량 감지를 실현할 수 있다.
기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.
최근 센서 네트워크 기술의 발달과 카메라 기술의 발달로 이 두 기술을 접목한 비주얼 센서 기술을 이용하여 사람이 접근하기 어려운 지역의 환경을 효과적으로 모니터링하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 비주얼 센서에서 획득된 영상은 자연 현상을 그대로 반영하기 때문에 날씨나 시간에 따라 영상의 품질이 나빠질 수 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서에서 획득되는 영상의 특성을 이용하여 영상의 대비를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 비주얼 센서가 촬영하는 대상에 대해서 관심 영역을 설정하고 관심 영역의 컬러 값의 변화를 영상의 밝기 값에 따라 분석한다. 그리고 분석한 결과와 동일한 대상의 고대비 영상을 이용하여 저대비 영상의 대비를 개선한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 저대비 영상의 컬러 성분들을 복원하여 영상의 대비를 개선하는 것을 보여준다.
영상 입출력 장치 사용이 증가함에 따라 컬러영상 내 문자영역 추출의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 논문은 이러한 영상 내 문자영역을 효과적으로 추출하기 위해 레이블링 기법과 화소 단위의 밝기값 변화에 기반한 문자영역 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 레이블링 및 필터링 과정을 통해 비문자 영역을 미리 제거하고, 밝기값의 변화가 큰 문자영역의 특성을 이용하여 문자영역 후보군을 추출한 후 노이즈 제거 및 문자영역 병합의 후처리 과정을 통해 문자영역을 추출한다. 제안한 방법의 강점은 기존 방법보다 단순하면서도 높은 정확성에 있다. 실험 결과 제안한 방법의 정확도와 재현율, 비문자 추출의 역 비율(IRNTE)은 각각 99.59%, 98.65%, 82.30%로 측정되었다.
최근 들어, 동영상의 간편한 촬영 그리고 인터넷을 통한 동영상의 보급 및 시청이 기하급수적으로 늘어남에 따라서 개인 정보의 외부 노출로 인한 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 영상으로부터 사람의 개인 정보가 노출된 목표 객체 영역을 강인하게 추출한 다음, 추출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용해 빠르게 추적하면서 영상 블러링 기법을 통해 동시에 블로킹하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 컬러 영상으로부터 개인 정보 영역이 노출된 목표 객체 영역을 인공 신경망 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정확하게 추출한다. 그런 다음, 검출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용하여 빠르게 추적하면서 영상 블러링을 적용하여 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 받아들인 다양한 종류의 컬러 영상 데이터로부터 개인 정보가 노출된 목표 객체를 기존 방법에 비해 2.5% 보다 정확하게 추적하면서 동시에 블러링함으로써 개인 정보 영역을 효과적으로 차단한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 물체 차단 방법은 개인 정보의 보호, 비디오 감시 및 보안, 객체 검출 및 추적 등과 같은 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인터넷의 광범위한 보급과 연결 응용 프로그램들의 개발에 따라 디지털 멀티미디어 자료(사진, 영화, 디지털오디오)의 보급 및 사용이 쉬워지고 있다. 그렇지만, 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 데이터가 원 데이터와 동일한 품질을 가질 수 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로써 연구되거나 사용되고 있는 저작권 보호방법은 크게 암호화(encipher)에 의한 방법과 워터마킹(watermarking) 기술을 사용한 방법이 있다. 디지털 워터마킹은 지적재산권의 보호와 올바른 멀티미디어 자료의 소유권자를 인증하기 위해 사용되어진다. 본 논문은 컬러 정지영상에 웨이블렛 변환을 사용하여 256 그레이 로고 이미지와 컬러 이미지를 워터마크 시킬 수 있는 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 웨이블렛 변환 영역(LL, LH, HL, HH) 중 LH 주파수 영역에 워터마크를 삽입시켰으며, 워터마크에 데이터 통신에 사용되는 인터리빙 알고리즘을 적용시켜 워터마크 데이터량이 증가하여 PSNR이 감소하나 압축, 필터링, crop 등의 외부공격에 강인성을 가지게 된다.
자연 영상 내에 포함된 텍스트는 영상의 다양하고 중요한 특징을 갖는다. 그러므로 텍스트를 검출하고 추출하여 인식하는 것이 중요한 연구대상으로 연구되고 있다. 최근 모바일 폰 카메라를 기반으로 다양한 분야에서 많은 응용 기술이 연구 개발되고 있다. 본 논문은 에지 및 연결요소를 이용한 장면 텍스트 검출 방법을 제안한다. 그레이스케일 영상으로부터 에지 성분 검출과 지역적 표준편차를 이용하여 텍스트 영역의 경계선을 검출하고, RGB 컬러공간의 유클리디안 거리를 기준으로 연결요소를 검출한다. 검출된 에지 및 연결요소를 레이블링하고 각각 영역의 외곽사각형을 구한다. 텍스트의 휴리스틱 이용하여 후보 텍스트를 추출한다. 후보 텍스트 영역을 병합하여 하나의 후보 텍스트 영역을 생성하고, 후보 텍스트의 지역적 인접성과 구조적 유사성으로 후보 텍스트를 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출하였다. 실험결과 에지 및 컬러 연결요소 특징을 상호 보완함으로서 텍스트 영역의 검출률을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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