본 논문에서는 취득된 영상으로부터 실세계 지시 영역을 추정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴영역과 손끝 영역을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하였다. 먼저, 제안된 알고리듬은 2대의 카메라로부터 실시간으로 얻어진 영상에서 피부색 검출을 통해 사용자의 얼굴 및 손끝영역에서 2점을 추출하고, 이를 실세계 3차원 기하학 정보를 이용하여 지시방향 및 지시영역을 추정한다. 또한 제안된 알고리듬을 이용한 정확한 지시영역 추출을 기반으로 두 대의 카메라와 한 대의 빔 프로젝터로 구성된 '양방향 영화정보 안내 시스템(ICIGS: Interactive Cinema Information Guiding System)'을 구성하여 제안된 알고리듬의 실용화 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경, 심한 조명 변화 등의 다양한 환경 변화에서도 얼굴을 정확히 검출하기 위하여 영역 분할을 이용한 얼굴 검출을 제안한다. 입력된 영상에서 배경요소들로, 인한 검출 오류를 줄이기 위하여 JSEG 방법을 사용하여 영상을 영역 단위로 분할한다. 분할된 각 영역에서 사전 정의된 피부색에 해당되는 픽셀들을 추출한다. 각 영역에서 추출된 픽셀들의 비율을 이용하여 얼굴 후보 영역을 결정한다. 그리고 결정된 얼굴 후보 영역에서 얼굴요소에 해당되는 눈과 눈썹이 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 다양한 제약 조건을 지닌 영상들에 대하여 얼굴을 검출해본 결과, 배경이 복잡한 영상, 조명 변화가 심한 영상, 얼굴 크기가 다양한 영상, 얼굴이 다수 존재하는 영상들에서 좋은 검출 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.
한의학 기반 진단 방법은 서양의학과 달리 병원에 내원하지 않고 네트웍이나 각종 통신 장비 등을 통한 질병진단이 가능하다. 특히 한의학의 뛰어난 진단 방법 중 하나인 망진 기법을 적용한 진단 기술 개발은 초고령화사회 진입에 따른 국가적 부담인 의료비 절감에 크게 기여할 수 있는 방법으로 여겨지고 있다. 이때 망진법에서 가장 중요한 것이 병색을 살피는 일 즉, 찰색인데 이를 기기로 구현할 수 있는 방법론의 개발과 적용 가능한 시스템의 구축이 가장 중요한 일이 된다. 이를 위해 본 논문에서는 망진 중 찰색 구현을 위한 연구를 행하였다. 특히 통상 인체의 주요 장기인 오장은 오색으로 병색이 안면에 나타나므로 이 오색을 구현할 수 있는 색 좌표계의 정립이 가장 중요한 일이 되며 이를 위해 색 분석을 실행하여 진단기술 개발에 있어서의 디지털 색 체계 분석을 위한 실험을 진행하였다. 끝으로 실험을 통해 찰색에 필요한 오색 추출에 맞는 디지털 색 체계를 선정하고 이를 통한 실제 피부색 분석 및 비교에 대한 실험을 수행하여 찰색 구현을 위한 디지털 색체계의 가장 적합한 색 좌표계가 어떤 것인지를 제시하고자 한다.
인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.
본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
영상에서 피부영역을 탐지하는 방법은 색상 정보를 이용하여 탐지하는 방법이 일반적이다. 하지만 영상의 채도가 낮아지는 경우 색상정보가 손실되어 올바른 피부영역 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 촬영 시 밝은 조명에 의해 채도 정보가 낮아진 피부 영상의 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 색상 보정 절차는 채도 영상 획득 및 저채도 영역 분류, 영역 분할, 분할한 저채도 영역에서의 채도 및 색상값 추출, 색상 보정 순이다. 이 방법은 영상에서 채도가 낮은 부분을 추출한 후 해당 영역 및 주변영역의 색상과 채도를 추출하는 방법을 통해 원 색상과 유사한 색상을 예측하여 적용한다. 따라서 저채도 영역을 올바르게 산출하는 방법이 선행되어야 한다. 저채도 영역을 구하는 과정에서 보다 정확한 영역 분할을 위하여 HSV 색상공간의 Hue 값에 오츠가 제안한 다중문턱치를 이용하여 이진 영상을 만든 후 사용하였다. 170장의 인물 사진들을 사용하여 실험을 수행한 결과, 제안한 방법을 사용하지 않은 피부 결과에 비해 약 5.8% 이상 검출율이 높게 나타났으며, 제안하는 방법이 피부색 탐지를 위한 전처리에 적합함을 확인하였다.
멜라닌 색소는 피부색의 주요 원인이다. 멜라닌 색소는 멜라닌 세포에서 생성된 다음 각질 세포로 전달되어 결국 피부 표면에 다양한 색상을 부여한다. 많은 탈색제 및 피부 미백제가 개발되었지만, 색소 침착을 감소시키기 위한 재료에 대한 수요는 여전히 증가하고 있다. 본 연구에서 천연 화합물을 사용하여 탈색 및 피부 미백에 대한 재료를 찾으려고 시도한 결과 겨우살이(Viscum album var. coloratum) 추출물이 색소 침착을 억제할 수 있음을 발견하였다. 인간 멜라닌 세포에 겨우살이 추출물(mistletoe extracts, ME)을 처리했을 때 색소 침착이 극적으로 감소하였다. 프로모터 리포터 분석은 ME 처리가 HM3KO 흑색종 세포에서 microphthalmia-associated transcription factor (MITF), melanophilin (MLPH), tyrosinase related protein 2 (TRP-2), and tyrosinase (TYR) 유전자의 전사를 억제한다는 것을 보여주었다. 일관되게 ME는 MITF, TRP-1 및 TYR과 같은 색소 침착 관련 분자의 단백질 수준을 감소시켰다. 또한 ME는 cAMP Responsive Element Binding Protein (CREB), AKT 및 ERK의 인산화를 감소시켰다. 이러한 결과는 ME가 색소 침착과 관련된 세포 내 신호 전달의 조절을 통해 멜라닌 생성을 억제한다는 것을 시사한다. 끝으로 ME는 색소 침착에 대한 생체 내 평가 모델인 제브라피쉬 배아의 멜라닌 생성을 현저하게 억제하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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