고립단어 인식에서 동적 패턴 정합법은 비교적 간단한 알고리즘과 최소의 하드웨어를 요구하므로 간단한 응용분야에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 패턴 정합법을 이용한 기존의 고립단어 인식시스템에 기준패턴 그룹화를 이용하여 연산량을 감소시켜 저가형 프로세서에서도 고속으로 동작할 수 있게 한다.
움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.
블록 정합 알고리즘 (Block Matching Algorithm: BMA)에서 탐색 패턴은 탐색 속도와 화질에 매우 중요한 요소로 작용한다. 본 논문이 제안하는 HDS(Half Diamond Search) 패턴은 대부분 영상들의 움직인 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하ㆍ좌 우 방향에 집중되어 있는 특성을 고려하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 4 방향 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다. 이들 중 정합 오차가 가장 작은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정하고 기준점보다 오차가 작으면 상 방향확장을 선택하고 그렇지 않으면 기준점을 중심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 선택된 방향으로 이 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 탐색하면서 움직임이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해가기 때문에 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고HEXBS등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 23%의 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 거동이 불편한 사람들이 웨어러블 입력장치를 이용하여 정보 접근 향상과 실세계를 효과적으로 제어할 수 있도록 가상현실과 실세계의 정합 모델을 제안한다. 제안하는 정합 모델은 웨어러블 입력장치 기반 PC 제어, 손동작 패턴 인식, 제어를 위한 응용 소프트웨어, 가상현실과 실세계 정합으로 구분된다. 웨어러블 입력장치는 RF 통신 기반 6축 공간좌표를 입력받아 마우스 기능과 손동작 패턴을 판별한다. 또한 실세계에서 이루어질 수 있는 행동들을 가상현실을 통해 사실감을 부여하였고, 거동이 불편한 사람들이 실세계를 쉽게 통제할 수 있는 서비스 모델을 제시하였다. 실험결과, 손동작 패턴을 인식하여 PC와 가상현실 제어를 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 거동이 불편한 사람이 웨어러블 입력장치 기반 웹 접근, 멀티미디어 제어와 가상현실을 통해 실세계를 통제할 수 있는 결과를 보였다.
본 논문에서는 주파수 도약 대역 확산시스템에서 빠른 주파수 도약 패턴을 발생시키며 이에 따른 수신기 동기회로에 관한 연구이다. 고속의 PN 초기동기를 달성하기 위한 정합필터 방식에서 기존의 동기회로 구조로부터 상관기의 개수를 2개로 줄이고 초기동기를 위한 짧은 도약패턴(hoping prefix)을 몇 개의 부 패턴(sub prefix)으로 나눈다. 각기 상이한 주파수 도약패턴에 의하여 PN코드 시작시각에 대한 정보를 보내 이 정보를 이용하여 빠른 동기 획득을 이루게 하며 검출의 신뢰도를 높일 수 있는 고속의 초기동기 회로를 제안하였다. 또한 디지털 주파수 합성기를 사용하여 빠른 주파수 도약을 위한 PLL 구현이 가능함을 분석하였다. 즉, 주파수 스텝(${\Delta}f$)이 1.5MHz이상이면 settling 시간이 $30{\mu}s$정도가 되므로 빠른 주파수 도약을 위한 PLL의 구현이 가능함을 보였다. 결국 동기시간 단축에 있어서 가장 큰 영향을 미치는 것은 주파수 합성기의 빠른 주파수 획득시간과 동기회로의 초기동기 획득시간임을 알 수 있었다.
본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 작은 형태정보의 차이를 감지할 수 있고 부분적인 입력 패턴도 효과적으로 검색할 수 있는 윤곽선 정보를 기반으로 하는 GHT와 다중 해상도 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부분적인 에지 정보를 효율적으로 사용할 수 있고 작은 형태변화를 구분할 수 있어서 도검과 같은 유사한 물체를 효과적으로 구분할 수 있다. 또한, 에지 리스트를 이용한 다중 해상도 에지 생성과 계층적인 패턴 정합을 통해서 신속하고 정확한 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 도검과 같은 임의 물체에 대해 높은 검색율을 보였다.
내용기반 비디오 복사 검출(content-based video copy detection)은 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로서, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오의 복사본을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 원본 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 검출방법은 키 이미지를 선택 한 다음 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사검출을 위해 시간에 따른 영상의 변화를 나타내는 모션을 구한다. 이를 각 방향으로 양자화하여 제안한 방향성 히스토그램을 구하면 비디오의 클립은 1차원 그래프 형태로 변환된다. 제안한 알고리즘은 실시간 검색을 위한 인덱스 구성에 적합하고, 비디오 특징의 정합에 의해 움직임 변화가 많은 TV광고 노출 횟수 검색 둥에 유리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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