한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.153-156
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2001
본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.
전자 상거래 시스템 환경에서 상품, 상품평, 사용자 특성 등은 주요한 정보 객체이다. 벡터는 객체의 표현기법으로 널리 사용되고 있다. 전자 상거래 데이터 객체들은 벡터로서 모델되어 각 특질에 해당하는 차원의 숫자 값으로 표현될 수 있다. 전자 상거래의 특성상 이러한 객체들은 방대한 분량이 되고 있고, 이중 여러 객체들은 실제로 같거나 유사한 객체일 수 있다. 따라서 객체간 유사도 측정은 전자상거래 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 벡터 객체에서 사용되는 대표적인 유사도 측정 함수들을 고찰한다. 유사 함수들은 각각의 대수적 특성을 가지고 있고 서로 연결된 특성을 보인다. 이러한 특성을 분석하고 또한 유사 함수들을 분류해 본다. 이러한 과정은 표준 벡터 유사도 함수가 가져야 할 대수적 특성을 제시해준다.
본 논문은 영상의 움직임 특성을 참조하여 움직임 벡터 수평-수직 성분중 하나를 최적의 예측 움직임 벡터 성분으로 선택하여 사용할 수 있는 개선된 교차 움직임벡터 부호화 방법을 제시한다. 제안방법은 부-복호화를 수행할 움직임 벡터 성분의 순서를 복호화기에 알리는 신호비트를 별도로 보낼 필요 없이, 시공간적 움직임필드의 특성을 참조하여 적절한 움직임벡터 성분 예측치를 적응적으로 사용할 수 있다. 기존 H.264/AVC 방법과 비교한 실험 결과, 평균적으로 전체 비트량을 약 1.99% (최대 8.71%) 감소시킬 수 있음을 보여준다.
자동 벡터링 도구는 스캐닝된 도면 영상으로부터 벡터 데이터를 자동으로 생성시키기 위해 사용된다. 기존의 벡터링 도구에서는 벡터링 작업도중 과다한 사용자 개입을 요구하고 있어 생산성 및 정확성이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이를 효과적으로 해결하기 위해, 본 논문에서는 스캐닝 된 도면영상에서 자동화에 문제가 될 수 있는 부분을 찾아 제거하기 위한 전처리 방법과 벡터링 대상물의 기하학적 특성을 잘 반영해 줄 수 있는 자동 선추적 방법, 사용자 편의 우주의 벡터 데이터 편집 수정 작업을 위한 후처리 방법을 이용해 자동 벡터링 도구를 설계하였다. 또한, 입력되는 도면 영상 중 과도한 전처리가 요구되는 영상은 사용자가 직접 화면을 보면서 디지타이징할 수 있는 화면 디지타이징 방법도 포함시켰다. 실험을 통해 구현된 자동 벡터링 도구가 기존의 반자동 벡터링 도구에 비해 효율성 및 정확성이 높다는 것을 확인하였다.
본 논문은 움직임 벡터 재 산출 방법에 있어서 제한된 영역 내의 움직임 벡터 재 탐색 과정을 보다 효율적으로 운용함으로써 기존의 방법보다 빠르게 동작하는 크기조절 트랜스코딩 방법을 제안한다 기존의 크기조절 비디오 트랜스코딩은 크기 조절된 비디오의 정형화된 재 산출 과정을 통해 움직임 벡터를 구하고, 화질 열화의 최소화를 위해 재 산출된 움직임 벡터를 제한된 탐색 영역 내재 탐색을 통해 좀더 정확한 움직임 벡터를 구하는 방법을 사용한다 그러나 움직임 벡터 재 탐색과정은 않은 계산이 요구되어 속도 저하의 원인이 되며, 비디오의 특성에 따라 움직임 벡터 재 탐색 과정이 불필요한 경우가 발생한다. 따라서, 움직임이 없는 비디오에 대해서는 움직임 벡터 재탐색 과정을 수행하지 않음으로써 트랜스코딩 과정의 수행 속도를 개선하고, 움직임이 많은 프레임에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색을 수행하여 화질 열화를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하였을 때. 움직임이 적은 비디오일수록 화질 열화 없이 트랜스코딩 속도가 약 15%의 향상된 성능을 얻었다.
본 논문에서는 레이더 표적 인식 성능을 향상시키기 위한 방법으로 특성 벡터 융합 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 수신기로 입력되는 신호로부터 추출된 특성 벡터를 서로 융합해서 사용함으로써 표적에 대해 더 많은 정보를 획득할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 먼저, 세 가지의 서로 다른 전투기의 실스케일 캐드 모델들에 대해 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS(Radar Cross Section)를 계산하였다. 계산된 RCS로부터 표적의 특성 벡터인 산란점 정보를 추출하기 위해 시간 영역의 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 CLEAN 알고리즘을 이용하였다. 추출된 특성 벡터는 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 모노스태틱 및 바이스태틱 특성 벡터를 따로 사용했을 때보다 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성의 하나인 공간 지각 특성을 고려하여 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화를 하는 개선된 양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내 칼라 변화에 따른 시각 시스템의 특성을 가중치로 결합하여 양자화를 하였다. 그리고 원영상의 밝기성분과 양자화영상의 밝기성분의 차영상을 이용해 MTF(modulation transfer function)를 고려하여 양자화 영상의 화질을 평가한다. 제안 방법은 적은 레벨의 양자화된 영상을 구할 수 있었으며. 영상이 차지하는 자원을 효과적으로 감소시킬 수 있었다. 이는 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분할에 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 블럭 암호를 벡터 부울함수로 해석하여 블럭 암호의 주 공격 방법인 DC및 LC 특성에 관한 제반 사항을 분석한다. 특히, 벡터 부울함수가 일대일, 균형 또는 치환인 경우에DC 및 LC특성의 결과를 블력 암호에 적용하여 이들 두 공격에 대한 안전성을 명확하게 분석하고자 한다. 본 논문의 결과는 DC 및 LS 에의 안전성이 증명되는 블럭 암호 설계시 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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