본고에서는 북미 차세대 모바일 DTV(Digital Television) 규격인 ATSC-M/H(Mobile/Handheld) 기술의 주요 특징을 살펴본다. ATSC-M/H 기술은 6MHz 대역폭을 통해 총 19.39Mbps의 전송률을 지원할 수 있는 ATSC(Advanced Television Standard Committee) 시스템에서 HD 콘텐츠 전송 시 생성되는 여유 공간에 모바일 콘텐츠를 추가하여 전송하는 기술로 최대 120km/h의 이동속도를 지원한다. ATSC-M/H는 모바일 서비스를 위한 별도의 주파수 할당이 필요 없고, 기존 ATSC 시스템에 간섭을 주지 않으면서 동시방송이 가능하며, 저렴한 투자비용으로 모바일 방송 시스템을 구축할 수 있는 특징이 있다.
대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.
본 논문은 공간적분을 이용한 인간 가축 분류를 위한 실시간 영상처리 방법을 제안한다. 입력 영상에 장면 차분 방법을 이용해 차분 영상을 구하고 잡음 제거를 위해 EM 알고리즘을 이용한다. 잡음 제거된 템플릿 영상에 대해 KLT 알고리즘을 이용하여 특징 벡터를 구한다. 추출된 이동 객체의 움직임 벡터 기반으로 히스토그램을 생성한다. SA 알고리즘을 이용하여 히스토그램을 분석 하여, 최종적으로 인간과 가축을 분류한다.
얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 효율적이고 사실적으로 수면거품과 웨이브거품을 표현할 수 있는 통합된 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 거품입자가 생성되어야 하는 곳을 결정할 때 발생하는 계산 복잡도를 줄이기 위해 3차원 공간의 물 입자들을 2차원 스크린 공간으로 투영하도록 설계되었다. 거품효과는 빠르고 복잡한 물의 흐름에서 생성되기 때문에, 가속도와 곡률 값을 분석하여 복잡한 유체의 흐름 패턴을 갖는 영역을 2차원에서 찾고 이를 3차공간으로 변환한다. 변환된 3차원 영역에서 거품입자가 방출되고, 각 거품입자는 속도가 따라 분류되며, 그 종류에 따라 다르게 이류됨으로써 웨이브거품의 본질적인 특징을 잘 포착해 낸다. 우리는 거품입자들을 두 가지 유형인 수면 거품과 웨이브거품으로 분류하여 결과적으로 거품의 사실감을 향상시킨다. 웨이브거품은 급류와 같은 부분에서 날카로운 웨이브패턴이 표현되는 특징이 있고, 수면거품은 느린 유속에서 뿌연 거품형태로 표현되는 특징이 있다. 이러한 특징을 표현하기 위해 거품입자의 속도와 위치를 올바르게 가이드해주는 기법을 제안한다. 또한 스크린공간의 밀도를 이용한 커널함수를 제안한다. 이 함수를 이용하여 거품입자의 속도와 위치를 올바르게 조정하여 불필요한 거품입자들을 효율적으로 제거하며, 결과적으로, 거품효과의 시각적인 손실없이 전반적인 메모리 효율성을 향상시켰다. 우리는 신빙성있는 실험결과를 보여주며 제안된 접근법은고품질의 결과를 제공하는 동시에 사용하기 쉽다는 장점이 있다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위해 공간적 확률 분포와 방향 서술자를 이용하여 다양한 배회행위를 검출하는 방법을 제안한다. 적응적 배경 모델링 기법을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고, 검출된 객체로부터 움직임의 정보를 추출한다. 추출된 객체의 움직임 정보는 이동 궤적과 방향에 대해 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터는 k-Nearest Neighbor를 통해 최종적으로 배회행위를 검출하게 된다. 제안한 방법을 실내외 다양한 환경에서 테스트하여 배회 행위를 검출하는 결과를 나타내었으며 이는 실시간으로 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡한 랜덤 배경 하에서 위치하고 있는 게임 플레이어의 얼굴 영상을 스테레오 매칭을 이용하여 배경과 분리하여 추출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 사람과의 상호 작용이 필요한 게임일수록 사람의 동작이나 각 부위에 대한 인식이 필요하다. 이 방법은 게임 이외에도 보안 시스템, 의류 시뮬레이션, 3D 모델링 그리고 로보틱스와 같은 분야에 적용될 수 있다. 스테레오 매칭에 관해서는 많은 연구가 있어왔으며, 기본적으로 영역기반 방법과 특징기반 방법으로 분류될 수 있다. 본 논문의 제안 방법 에서는 영역기반 방법으로 처리를 시작하고, 다단계 크기의 윈도우를 적용하여 물체의 경계선을 찾는 작업을 진행한다. 각 윈도우 크기에 대하여 유사성 커브가 생성되며, 이 값은 물체의 경계선을 판별하는 특징으로 사용된다. 전단계에서 생성된 코어스(coarse) 영역은 유사성 커브 방식에 의하여 머지 작업을 거치며, 최종적으로 대상 물체의 영상을 추출하게 된다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 매우 긴 데이터이다. 따라서 비디오 시청자들은 원래의 긴 비디오를 시청하기 전에 요약된 버전을 시청하기를 원한다. 특히, 스포츠 분야에서 하이라이트 비디오는 자주 시청된다. 다시 말해서, 하이라이트 비디오는 비디오 시청자에게 그 비디오를 시청할 가치가 있는지를 결정하게 한다. 본 논문에서는 시간과 공간 형태로 된 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성한다. 이와 같은 구조적 특징들은 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출하는데 사용된다. 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임의 장면 재설정, 논리적 색인화, 그리고 하이라이트 생성 규칙에 의하여 생성된다. 마지막으로, 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트들은 비디오 시청자가 브라우저를 통하여 원하는 항목을 선택함으로서 검색되고 브라우징 될 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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