본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.
본 논문에서는 깊이 정보만을 이용하여 얼굴을 고속으로 추적하는 방법을 제안하다. 그 방법으로는 템플릿 매칭 방법을 사용하며, 템플릿 매칭 방법의 문제점인 과다한 수행시간의 문제를 해결하여 고속으로 얼굴을 추적하기 위하여 조기종료 기법과 sparse 탐색 기법을 적용하고, 그에 따른 추적오류를 보정하고자 주변 화소들을 대상으로 매칭보정을 수행한다. 얼굴의 움직임에 따른 깊이의 변화를 보정하기 위해 추적할 얼굴의 깊이 값을 추정하고 그 결과에 따라 템플릿의 크기를 조정한다. 또한 조정된 템플릿의 크기에 따라 템플릿 매칭을 수행할 탐색영역을 조정한다. 자체 제작한 테스트 시퀀스들을 사용하여 추적에 필요한 파리미터들을 결정하였으며, 또 다른 자체 제작한 테스트 시퀀스들과 MPEG에서 제공한 다시점 테스트 시퀀스를 제안한 방법에 적용하는 실험을 수행하였다. 실험결과 Kinect을 이용하여 자체제작($640{\times}480$) 시퀀스에서는 약 3%의 추적오류와 2.45ms의 수행시간을 보였으며, Lovebird1($1024{\times}768$) 시퀀스에서는 약 1%의 추적 오류와 7.46ms의 수행시간을 보였다.
볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8mm 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 후보 영역 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 히스토그램 기반의 템플릿 매칭으로 그레이 이미지와 그레디언트 이미지를 합성한 이미지를 사용하였다. 50 배율의 광학 현미경으로 영상을 획득 하였고, 제안한 방법의 객관적인 성능 판별을 위해 기존 방법[8]과 노이즈 제거 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭방법 그리고 그레디언트 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭 방법들과 비교 실험을 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 전처리[8] 방법 보다 약 14.42% 향상된 성능을 보였고, 노이즈 제거 이미지를 이용한 방법보다 41.63%, 그레디언트 이미지를 이용한 방법보다 21.17% 높은 성능을 보였다.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량 항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 검사 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라가 이용된다. 여러 가지 불량 요인 중 이물질 검출은 COG 패턴이 미세하고 복잡하기 때문에 불량 자동 검사 단계에서 가장 어려운 기술이었다. 본 논문에서는 매칭 속도를 높이기 위하여 2단계 영역분할 템플릿 매칭 방법을 제안하였다. 아울러 수 마이크로 단위의 이물짙 검출을 위하여 그라디언트 마스크와 AND 연산을 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 2단계 템플릿 매칭을 사용한 방법은 기존의 상관 계수 이용법 에 비해 0.3-0.4초 매칭 속도를 향상시켰다. 그리고 제안된 마스크 적용 이물질 검출방법은 기존 마스크를 이용하지 않은 방법에 비해 불량 검출률을 $5-8\%$ 향상시켰다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위장한 얼굴의 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 템플릿 매칭을 통한 유사도와 아다부스트를 사용한 얼굴 위장판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 눈에 대한 유사도를 측정하여 선글라스 착용여부를 판단하고 아다부스트를 사용한 코의 검출을 통하여 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위장 판별 시스템임을 확인하였다.
템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다. 템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 계산할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 계산이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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