• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.42-49
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• 1998

본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권12B호
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• pp.2085-2093
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• 2000

본 논문에서는 초음파 영상의 대한 내용기반 검색을 위한 초음파 영상의 특징 추출방법과 추출된 특징들을 이용한 검색 방법에 대해 제안한다. 내용기반 초음파 영상 검색을 위한 특징들로 공간영역에서 히스토그램과 웨이브릿 변환후 각 부대역에서 통계적 특성을 추출한다. 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특성은 질의 영상과 유사한 영상의 특성 벡터 거리가 평균 특성 벡터 거리보다 작다는 특성을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 일차 검색을 수행하여 그 결과를 공간영역의 히스토그램을 이용한 이차 검색을 위한 후보로 사용함으로써 이차 검색의 대상이 줄어들게 된다. 히스토그램을 이용한 검색은 대상이 많을수록 오류를 범할 가능성이 높아짐으로 검색대상을 줄인다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 히스토그램을 사용함으로써 영상내 의학적 객체의 이동이나 회전에 무관하게 검색을 수행할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.117-120
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• 2002

본 논문에서는 정지 영상에서 물체를 검출하는 방법을 제안한다 제안하는 방법은 먼저 정지 영상 내에서 찾을 물체에 대해서 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿은 웨이블렛 변환의 특징을 토대로 중요한 특징 벡터만 한곳에 모이게 된다. 그 중요한 특징 벡터를 모아놓은 템플릿을 토대로 영상 검색을 하는 것이다. 예를 들어 영상 내에서 보행자를 찾는다면, 보행자 영상을 웨이블렛 변환을 통해서 템플릿을 만든다. 만들어진 템플릿을 토대로 영상 내에서 보행자를 검색할 수 있는 분류자를 만든다. 검색한 영상 내에서 보행자랑 유사한 Positives를 이미 만들어진 분류자를 통해서 찾으면 찾은 결과를 가지고 만들어진 템플릿에 비교를 한 후 최종적으로 보행자를 찾아내는 시스템이다. 이 시스템은 꼭 보행자뿐만 아니라 사용자가 검색하기 원하는 물체를 웨이블렛을 통해서 템플릿화 해 놓으면 물체를 효과적으로 검색 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.123-128
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• 2012

본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.57-57
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• 2001

본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.305-308
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• 2000

암의 진행 정도를 판단하기 위한 암세포 조직영상의 분석은 그 대상이 되는 영상의 다양성과 잡음으로 인해 정확한 분석이 어렵다. 특히, 암의 진행 정도를 판단하는데 있어서 중요한 요인인 세포핵의 variation에 따른 order/disorder 정도를 객관적 수치로 정량화하기 위해서는, 각 기(stage)에 따른 암의 진행정도를 가장 잘 나타낼 수 있는 특징값 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 유효한 특징값을 추출하기 위하여, 공간 영역과 주파수 영역에서 그 지역적 특징을 잘 나타내는 wavelet 변환을 적용한 후, 분할 된 서브 밴드 중 고대역 서브 밴드에서 질감 특징을 추출하고, 추출 된 질감 특징값들이 암의 진행 정도에 따른 각 집단간에 유의한 차이를 나타내는지에 대한 유의성을 검증하기 위하여, 다변량 통계학적 분석 방법을 사용하여 비교분석 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.400-409
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• 2004

본 논문에서는 임의의 화자가 발성한 음성을 다른 화자가 발성한 음성처럼 들리도록 변환하는 음성 변환 알고리즘을 제안하였다. 개인이 지니고 있는 음성의 특성을 변환하기 위해 성도 전달 함수의 특성을 변환 변수로 사용하였으며, 기존의 기법과 비교하여 목표 화자의 음성과 주관적, 객관적으로 더욱 유사한 변환음을 얻기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 성도 전달 함수의 변환은 전체 특징 벡터 공간을 분류 한 뒤, 각 구획에 대한 선형 변환식을 통해 구현된다. 특징 변수로서 LPC 켑스트럼을 사용하였으며, 벡터 공간의 분류와 선형 변환식의 추정을 동시에 최적화시키는 분류-변환 알고리즘이 새로이 제안되었다. 제안된 음성 변환 기법의 성능을 평가하기 위해 3명의 남성 화자와 1명의 여성 화자로부터 수집된 약 150개의 문장을 사용하여 변환 규칙을 생성하였으며, 이를 동일한 화자가 발성한 다른 150개의 문장에 대해 적용하여 객관적인 성능 평가와 주관적 청취 테스트를 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.85-95
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• 2005

본 논문에서는 시퀀스 이미지에서 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 추출과 질감도(texturedness) 비교를 적용한 특징점 추적 알고리즘을 제안한다. 특징점을 추출하기 위해서 정의된 오퍼레이터를 이용하는데, 이때 설정되는 스케일 파라미터는 특징점 선정 및 위치 설정에 영향을 주게 되며, 특징점 추적 알고리즘의 성능과도 관계가 있다. 본 논문에서는 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 선정 및 위치 설정 방안을 제시한다. 영상 시퀀스에서, 카메라 시점 변화 또는 물체의 움직임은 특징점 추적 윈도우내에 아핀 변환을 가지게 하는데, 대응점 추적을 위한 유사도 측정에 어려움을 준다. 본 논문에서는 Shi-Tomasi-Kanade 추적 알고리즘에 기반하여, 아핀 변환에 비교적 견실한 특징점의 질감도 비교를 수행하는 최적 대응점 탐색 방법을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-6
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• 2018

본 논문에서는 다중 스케일 영상 공간에서 특징점 검출을 위해 수행되는 반복적인 과정을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상으로부터 특징점을 검출하고, 클러스터 필터를 이용하여 유효한 특징점을 선별하고, 특징점 클러스터를 생성한다. 그리고 특징점 클러스터의 방향 각도를 이용하여 참조 객체를 선별하고, 분산 거리 비율을 이용하여 원 영상의 스케일을 예측한다. 예측한 스케일에 따라 참조 영상의 스케일을 변환하고, 변환된 참조 영상에 대해 특징점 검출을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 다중 스케일 영상을 사용하는 SIFT 방법 및 Scaled ORB 방법에 비해 특징점 검출 시간이 각각 75% 및 71% 향상됨을 알 수 있었다.