본 논문에서는 회전과 크리에 무관한 상관결과를 얻기 위하여 WCHF-fSDF(wavelet circular harmonic function-filter modulation synthetic discriminant function)필터를 제안하였다. WCHF-fSDF 필터는 기준영상에 대하여 크기변화된 영상들을 웨이브릿 변환한 후, 이들로부터 추출한 단일 원형고조함수를 학습영상으로 사용하여 합성한다. 웨이브릿 변환은 입력영상과 웨이브릿 함수와의 상관으로 정의되므로 웨이브릿 변환을 이용한 패턴인식을 하기 위해서는 두 개의 4f 광 상관 시스템이 필요하다. 여기서 입력영상에 필요한 웨이브릿 함수를 제안된 필터의 설계과정에 포함시켜 전체 광 상관 시스템을 하나의 4f 광상관시스템을 대체시켰다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
본 논문에서는 이축 투사 합성 분리함수(OA-pSDF) 근기한 가간섭성 광상관 시스템을 해석하고 이를 광학적으로 구현하고, 사용된 정합필터는 전형적인 pSDF와 단일 기준 평면파를 다중화하여 합성하였다. 합성된 pSDF는 이진위상필터(BPOF)로 변환되어 고가의 공간광변조기 대신 실시간 광상관 시스템에 사용될 수 있도록 컴퓨터 홀로그램(CGH)으로 제작되었다. 특성시험에서 OA-pSDF는 변형불변 특성과 부분집합 영상의 불변에도 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 시뮬레이션과 광실험에서 제안된 OA-pSDF BPOF는 기존 BPOF의 크기, 회전, 비동일 평면에서의 변위 등에 성능이 저하되는 단점을 극복하고 출력 평면상에서 주어진 위치에서의 상관값을 관측함으로써 클래스간의 분별 또는 동일 클래스로의 인식 등에 훌륭한 분별력을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.
본 논문에서는 패턴인식 시스템의 성능 향상을 목적으로 원영상의 데이타량을 압 축하고 난 뒤 형상을 인식하는 개선된 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수리형태 론적 연산을 사용하여 원영상을 미리 스켈리턴변환하여 데이터 량을 줄이고, 변환된 영상에서 이동 및 크기의 정규화와 회전불변의 과정을 수행하여 패턴을 정합하였다. 크기의 정규화는 형상인식에 필요한 픽셀의 수를 최소로 하여 정합을 하기 위하여 스켈리턴의 픽셀들에 가중치를 부여하고 이를 이용하여 크기를 조정하였다. 따라서 원영상에서 수행하는 이러한 과정들을 스켈리턴 영상에서 수행하게 함으로써 데이터 량이 크게 줄어들게 되어 기억장소의 용량이 최소화되고 연산의 량도 줄어들어 계산의 속도를 고속화 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 인식에 필요한 최적의 크기 인수를 조사하였고, 제안한 방법이 실제의 인식 시스템 구현시 유용하게 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 임의의 크기를 가진 외란과 모델 불확실이 포함된 2관성계 시스템의 강인 제어기를 설계하고자 한다. 제안된 제어기는 역진 제어 기법을 사용하여, 2-관성계 시스템의 제어하고자 하는 상태 변수의 궤적과 공칭 궤적 사이의 오차를, 정상 상태에서뿐만 아니라 과도 상태에서도 임의의 크기로 줄일 수 있도록 설계될 것이다. 또한 비선형 제어 기법의 일종인 역진 제어 기법을 사용하였지만, 제시된 제어기의 구조는 시불변 선형 상태 궤환(state-feedback) 및 앞먹임(feedforward)의 구조를 가지게 되어 산업용 로봇에 적용될 수 있다는 장점을 가지고 있다. 실제로 이 논문에서는 제어기의 안정성에 대한 증명뿐만 아니라, 실제 로봇에 적용한 결과가 포함될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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