본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.
자동차는 발명 초기 형태로 부터 많은 발전과 변형을 거듭하여 현재의 형태에 이르기 까지 인간의 활동 영역을 넓혀 주고 있다. 자동차의 전자 부품중 하나인 정션 박스를 종래에는 사람이 직접 육안으로 검사하여 오판을 하거나 검사의 속도가 느린 문제점이 있었다. 이를 보완하여 빠르고 정확하게 정션 박스 검사를 하기 위하여 비전 시스템(Vision System)을 이용하여 공정을 자동화 하는 방법을 제시하였다. 본 논문은 정션 박스에 삽입된 퓨즈(Fuse)와 릴레이(Relay)의 색상과 표면의 패턴을 검사하여 이상 유/무 및 결함을 자동으로 검사한다. 불량 검출의 성능을 평가하기 위하여 정션 박스를 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 100%의 인식률을 나타내었고 이를 산업체에 적용하여 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
본 연구에서는 현대 패션 산업에서 활용하는 색채 기획 프로세스에 기반하여 제주의 대표적인 천연 자원 추출물로 면직물을 염색하고 물리적 색채와 트렌드 색채감성을 분석하여 2016S/S 시즌을 목표로 천연염색 유 아동복 디자인을 위한 감성 색채 테마를 제안하고자 하였다. 제주의 전통 염색 자원인 풋감과 주요 농산물인 감귤, 해양식물인 감태를 각각 분말염료로 제조하고 단일 염색과 복합염색을 병행하여 다양한 색채를 면직물에 구현하고, 2016S/S 유행색을 중심으로 Pantone TPX에 매칭하여 시즌 유행색의 감성 이미지를 고려하여 천연염색 유 아동복 디자인 기획에 활용할 수 있는 감성 색채 테마를 제안하였다. 연구 결과로서 제주 천연자원을 이용한 직물 염색 색채는 Purple Blue에서 Green Yellow에 이르는 색상과 pale, light grayish, soft, grayish, dull의 톤을 나타내었다. 이 중에서 38개의 천연염색 색채가 인터컬러와 한국 CFT에서 제안한 2016S/S 유행색의 일부를 포함한 23종의 Pantone TPX에 매칭되었다. 매칭된 Pantone 색채들을 활용하여 세 가지 컬러웨이를 설정하고 각 컬러웨이의 색채들에 대한 주관적 감성 평가를 실시하여 컬러웨이 그룹별로 차별화되는 색채 감성을 추출하였다. 이 결과를 기반으로 최종적으로 2016S/S 유행색 테마에서 가지는 감성 이미지와 염색에 활용된 제주 천연자원의 고유 특성 및 유 아동복에의 적합성을 고려하여 'Serenity'와 'Juicy', 'Fancy'의 세 가지 색채 감성 테마를 제안하였다. 본 연구의 결과는 유행색의 감성에 기반한 색채 기획 프로세스가 확립되지 않은 천연염색 산업에서 활용할 수 있는 색채기획 가이드 라인을 제공함과 동시에, 제주의 지역 특화 천연염색 색채에서 도출될 수 있는 색채감성 테마를 제안하였다는 데에 의의가 있다.
본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.
히스토그램은 컬러공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을때 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반하여 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사성을 매칭시킴으로써 명암도 변화에 대해서, 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 자동으로 꼴을 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서 제안한 방식은 대부분 사용자가 직접 꽃의 윤곽선을 조정하는 방식을 사용하였다. 이러한 방법은 사용자 편의성 측면에서 비효율적이므로 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자와의 상호작용 없이 영상처리만을 이용하여 꽃을 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 서버-클라이언트 형태로 구성된 꽃 인식 시스템은 사용자가 전송한 영상의 컬러와 경계선 정보를 기반으로 영상 내에서 꽃의 영역을 찾는다. 꽃의 영역에서 색상과 윤곽선 정보를 추출한 뒤, k-means 클러스터링과 히스토그램 매칭을 통하여 서버에 저장된 기준 이미지와 가장 일치하는 꽃을 탐색하여 사용자에게 알려준다. 100종류의 꽃에 대하여 한 종당 각각 5 가지의 영상을 가지고 실험을 한 결과, 90.8%의 인식률을 얻을 수 있었다.
Methods of Object recognition from camera image are to compare features of color. edge or pattern with model in a general way. SIFT(scale-invariant feature transform) has good performance but that has high complexity of computation. Using simple color histogram has low complexity. but low performance. In this paper we represent a model as a color cooccurrence histogram. and we improve performance using pyramid matching. The color cooccurrence histogram keeps track of the number of pairs of certain colored pixels that occur at certain separation distances in image space. The color cooccurrence histogram adds geometric information to the normal color histogram. We suggest object recognition by pyramid matching of color cooccurrence histogram.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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