본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.
인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.
일반적으로 얼굴 추적 시 움직임에 강건한 Lucas-Kanade 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 얼굴이 회전되었을 경우, 정확한 얼굴 영역 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Lucas-Kanade 추적 방법에 평가함수를 도입하여 회전에 강건한 자동 얼굴 영역 검출 및 추적 방법을 제안하였다. 얼굴영역은 색상정보를 이용하여 자동으로 추출하였으며, Harris 코너 추출 알고리즘으로 특징점을 추출하였다. 폐색된 특징점을 구분하기위하여 특징점마다 기존 특징점과 새로운 특징점과의 차이 값을 계산한다. 만약, 특징점이 폐색되었을 경우, 잡음을 제거하기 위하여 제거하며 특징점의 개수가 일정 임계값 이하일 경우, 얼굴 영역을 다시 검출하였다. 실험결과를 통하여 얼굴 영역이 회전되었을 경우, 기존의 Lucas-Kanade 추적 방법보다 더 좋은 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 개념의 공정 검출 회로를 제안하였다. 제안된 공정 검출 회로는 장채널 트랜지스터와 최소의 배선폭을 갖는 단채널 트랜지스터 사이의 공정변수의 차이를 비교한다. 이 회로는 공정 변이에 따라 발생하는 캐리어 이동도의 차이를 이용하여 이에 비례하는 차동 전류를 생성해 낸다. 이 방법에서는 고 이득 연산증폭기를 사용한 궤환 회로를 구현함으로써 두 개의 트랜지스터의 드레인 전압이 같아지도록 유지한다. 또한, 본 논문은 제안한 자기-바이어스 슈퍼 MOS 복합회로를 이용하여 고 이득 자기-바이어스 rail-to-rail 연산증폭기를 설계하는 새로운 방법을 소개한다. 설계된 연산증폭기의 이득은 단상의 $0.2V{\sim}1.6V$ 공통모드 범위에서 100dB 이상으로 측정되었다 최종적으로, 제안한 공정 검출 회로는 차동 VCO 회로에 직접 적용하였으며, 설계된 VCO 회로를 통해서 공정 검출 회로가 공정 코너들을 성공적으로 보상하고 광범위한 동작 영역에서 안정된 동작을 수행함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.
최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.
본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.
디지털 카메라의 보급으로 이미지처리 분야에서 정지영상을 이용한 다양한 기술 개발이 화두가 되고 있다. 스테레오 영상은 정지영상보다 소비자의 시각적 욕구를 충족시킬 수 있는 영상을 표현하기 때문에 스테레오 영상기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 하나의 카메라로 같은 객체를 다른 위치에서 찍은 2장의 정지영상을 통해 스테레오 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 디지털카메라로 찍은 좌측 영상과 우측영상을 사용한다. 두 영상의 제어점이 될 코너를 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각 제어점에 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 우측 정지 영상의 인접 좌표에 매칭 되는 횟수를 계산하여, 가장 많은 매칭 좌표를 갖는 스케일 요소로 좌측 정지영상을 회전과 이동시켜 목적 영상인 우측 영상에 매칭시킴으로써 스테레오 영상을 구현한다.
본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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