본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.
In this paper, the column space and null space of the Jacobian matrix were obtained by using the pseudo-inverse method and projection matrix. The equations of motion of the system were replaced by independent acceleration components using the null space matrix. The proposed method has the following advantages. (1) It is simple to derive the null space. (2) The efficiency is improved by getting rid of constrained force terms. (3) Neither null space updating nor coordinate partitioning method is required. The suggested algorithm is applied to a three-dimensional vehicle model to show the efficiency.
이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
본 논문에서는 얼굴을 인식하기 위한 쌍대각 2차원 LDA를 제안하였다. 기존의 Dia2DPCA와 Dia2DLDA가 대각 방향 영상들의 행 변화량과 열 변화량 사이의 상관을 제한하기 위하여 제안되어지고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상들의 행방향으로 동작한다. 제한 방법에 있어서 행방향의 투영 행렬은 기존 방법과 전혀 다르게 대각 방향 얼굴 영상들의 열 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 그리고 열방향의 투영 행렬은 대각방향 얼굴 영상들의 행 변화량을 고려한 클래스 간의 공분산 행렬과 클래스 내의 공분산 행렬을 이용함으로써 얻어진다. 좌우 양측의 투영 방법은 투영 행렬들을 좌우로 곱함으로써 적용된다. 그 결과로 특징 행렬의 차원과 계산 시간이 감소된다. ORL 얼굴 데이터베이스에서 수행된 실험들은 Frobenius, Yang, AMD와 같은 3가지 거리 척도를 사용하여 2DPCA, B2DPCA, 2DLDA 등과 같은 다른 얼굴 인식 방법들보다 제안된 방법의 인식률이 높음을 보여준다.
의도적 간섭신호가 존재하는 환경에서 효과적 통신을 위한 방식으로 주파수 도약 시스템이 오랫동안 사용되었으나, 간섭이 존재하는 대역내의 데이터 손실을 보상하기 위해 수행이득을 높이는 데에는 한계가 있다. 이와 같은 문제는 주파수 도약 시스템에 빔형성기를 적용함으로서 개선할 수 있다. 본 논문에서는 주파수 도약 시스템에 빔형성 기법을 적용하기 위해 주파수 도약에 따른 가중치 벡터의 위상 차이를 보상하는 방법과 연산량이 적으면서도 간섭 신호를 효과적으로 제거할 수 있는 투영 행렬 빔형성 기법을 제시하였다. 즉, 주파수 도약 시스템의 특성을 이용하여 재밍이 존재하지 않는 프레임으로부터 고유치 해석을 통한 지향 벡터를 구하고, 이를 기반으로 투영 행렬을 생성하여 간섭신호가 존재하는 수신 공분산 행렬에서 이를 제거함으로서 최적해인 SINR 빔형성기에 근접한 성능을 나타내었다.
본 논문은 파노라믹 이미지 생성을 위해 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 모자이킹 하는 방법을 제안한다. 멜린 변환 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전 정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성 시 나타날 수 있는 첫 이미지와 마지막 이미지의 누적 오차를 줄이고 전체적으로 접합하기 위해 각각 이미지 사이의 접합을 위한 투영행렬을 누적하여 적용함으로써 오차를 줄여 정확한 모자이크를 만들 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 노이즈에 지나치게 민감하거나 중복성 계산에 있어 시간이 지나치게 많이 소모되는 단점이 있었다. 또한 기존의 기법들은 카메라를 삼각대 위에 고정하여 수평 이동시켜 얻어진 영상만을 다루어, 이미지가 회전되었을 경우 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 멜린 변환에 기반한 투영행렬을 이용하여 노이즈에 덜 민감하고 이미지의 중복 정보와 이동 정보를 단 시간에 찾아 모자이크하는 방법을 제안한다.
본 논문은 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 Mellin Transform 을 이용하여 이미지를 모자이킹하는 방법을 제안한다. Mellin Transform 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성시 나타날 수 있는 각 이미지간의 오차가 누적되는 현상을 줄이기 위한 전체적인 접합으로 투영 행렬을 추출하여 적용함으로써 누적되는 오차를 줄여 정확한 모자이크를 얻을 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 중복성 계산에 시간이 많이 소모되고 수평이동 시켜 얻어진 영상만을 다루어 이미지가 회전되었을 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 Mellin Transform에 기반한 투영 행렬을 이용하여 이미지가 이동하거나 회전하였을 경우에도 빠른 시간에 이미지의 중복 정보를 찾아 정확한 모자이크를 생성할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 캘리브레이션 패턴을 카메라와 평행한 평면에 위치시켜 카메라의 회전 요소를 없게 하여 회전 행렬이 단위 행렬이 되게 한 상태에서 카메라를 캘리브레이션 하였다. 카메라의 투영중심에 대한 투영면과 프레임 버퍼에서의 영상 중심 위치($C_x,\;C_y$), 촛점거리(f) 등의 내부 파라메타와 세계 좌표의 원점에 대한 카메라의 상대 위치($T_x,\;T_y,\;T_z$)를 서로 다른 거리에서 획득한 두 장의 패턴 영상을 이용하여 효과적으로 계산하였다.
본 논문은 투영 행렬을 이용한 높은 채널 용량을 획득할 수 있는 사용자 선택 기법을 제안한다. 기존의 Frobenius norm기반의 사용자 선택 기법이 다수의 사용자를 선택할수록 정확도가 감소하는 점을 투영 행렬의 근사화 형태를 이용하여 개선하였다. Flop count를 이용한 제안 기준의 계산복잡도를 분석하였고, 모의 실험을 통하여 안테나 구성에 따른 획득 가능한 채널 용량에 대해서 비교하였다. 모의 실험 결과를 통해 제안한 사용자 선택 기법이 더 높은 채널 용량을 획득하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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