의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.
기존의 지진파 분류 특징은 강진에 초점이 맞추어져 있어서 미소지진과 같은 지진파는 다소 적합하지 않다. 본 연구에서는 강진과 더불어 미소지진, 인공지진, 잡음 분류에 적합한 특징 추출을 위해 주파수-시간 공간 내에서 히스토그램과 주성분 기반 특징 추출방법을 제안한다. 제안된 방법은 지진파의 주파수 관련 정보와 시간 관련 정보를 결합하는 방법을 적용한 히스토그램 기반 특징 추출방법과 주성분 기반 특징 추출방법을 이용하여 지진(강진, 미소지진, 인공지진)과 잡음, 미소지진과 잡음, 미소지진과 인공지진을 이진 분류한다. 2017년~2018년 최근 국내지진 자료와 분류 성능을 토대로 제안한 특징 추출방식의 효용성을 비교 평가한다.
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.
지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.
일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 일반적으로 영역 기반형 분할방법보다 우수한 분할결과와 계산의 효율성을 가지는 경계선 기반형 방법의 하나인 scan line approximation 방법을 응용함으로써 경계선의 기하학적 해석이 가능하도록 하는 경계선 강도(edge intensity) 정보를 제공한다. 따라서 면 특성과 국부적인 면 특성인 면 법선과 면 곡률정보 없이 잡음에 강건하고 계산의 효율성에서 우수한 거리영상분할 방법을 제안한다. 합성 거리영상을 대상으로 scan line approximation 방법을 응용하여 얻어진 경계선을 경계선 그룹화의 영역 레이블링을 거쳐서 면 특징을 추출하였다.
본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 질의화상을 위한 칼라의 위치묘사 키워드와 칼라 키워드를 칼라특징으로 매핑하여 검색할 수 있는 내용기반 화상 검색 방법을 제안하고 이를 구현하였다. 칼라 키워드는 화상의 칼라 특징을 사용하여 칼라 세그먼트 프리미티브로부터 정의되고, 위치 묘사 키워드는 칼라 영역 정보를 사용하여 위치 세그먼트 프리미티브로부터 정의된다. 정의된 각 칼라 키워드 프리미티브는 화상의 칼라특징으로 매핑되어 저장된 참조화상의 6x6 블록의 칼라 특징과 비교하게 되고 유사도 순치 묘사 키워드와 칼라 키워드 검색의 정확도를 측정하였고, 화상검색 실험결과, 평균 recall/precision이 0.72/0.80를 보임으로써 내용기반 화상 데이터 검색에 제안된 방법이 유용함을 보였다.
비디오 복사 방지(video copy detection)는 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오 복사 방지 기법은 비디오의 복사판을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 방지방법은 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사방지를 위해 가능한 두 가지의 새로운 순서정합(sequence matching) 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법 중 칼라 정합 방법과 성능을 비교 분석하였다. 모션, 명암도와 칼라 기반 특징을 복사 방지 관점에서 비교하고, 영화클립에 대해 실험한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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