본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 오피스 환경에서 가장 직관적인 HCI 수단인 손 제스처를 사용하여 대형 스크린 상의 응용 프로그램들을 쉽게 제어할 수 있는 시스템을 제안한다. 손 제스처는 손 영역의 정보, 손 중심점의 위치 변화값과 손가락 형상을 이용하여 시스템 제어에 필요한 종류들을 미리 정의해 둔다. 먼저 효율적으로 손 영역 획득을 위해 적외선 카메라를 사용하여 연속된 영상을 획득한다. 획득된 영상 프레임으로부터 구조적 템플레이트 매칭 방법을 사용하여 손의 중심(centroid) 및 손가락끝(fingertip)을 검출한다. 인식과정에서는 양손의 Euclidean distance와 손가락 형상 정보를 이용하여 미리 정의된 제스처와 비교하여 인식을 행한다. 본 논문에서 제안한 비전 기반 hand gesture 제어 시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 이해하는데 많은 이점을 제공할 수 있다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증한다.
이종의 공간 데이터 셋을 매칭하는 과정은 매칭 또는 비 매칭의 이진 클래스로 판별하는 과정과 비슷하다. 이에 이진 클래스의 판별이 중요한 연구주제인 바이오인식 분야에서 임계값을 구하는데 이용되는 동일 오류율을 공간 데이터 셋의 매칭에 적용하여 임계값을 산출하였다. 매칭유무를 판별하는 과정에서 임계값이 계속 바뀌면 매칭으로 판별되는 객체 쌍이 상이해지면서 정확도와 재현율도 바뀌게 되며, 이들 지표 사이에 trade-off가 나타나는 지점이 EER, 즉 임계값이 된다. 동일 오류율 기반의 임계값 산출 방법을 훈련 자료에 적용하여 형상유사도 0.802가 임계값으로 구해졌다. 이를 실험 자료에 적용한 결과, 매칭의 성능을 평가하는 척도인 F-measure가 0.940으로 높게 나타났다. 이를 통하여 동일 오류율을 이용하여 연구자의 개입이 없이 정확한 임계값이 산출되고, 동일 오류율 기반의 임계값 산출이 이종의 공간 데이터 셋 매칭에 적합하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 윤곽선의 순열을 기반으로 하여 형상 시그너쳐를 추출하고, 주도적 특징을 기반으로 형상 정열 및 정규화한 뒤, 기존 절대각도기반 관계성질 대신 기하 관계성질을 이용하는 새로운 형상 기술자, 기하학적 중심거리값(Geometrical Centroid Contour Distance : GCCD)을 제안하였다. 비교 실험을 통하여 제안 방식은 기존 기술자들에 비해 시간 복잡도와 공간 복잡도가 작아 실시간 처리에 유리하면서, 2차원 객체의 크기와 회전 변화에 강건함을 보였다. 또한 MPEG-7 표준 영상을 대상으로 한 정확도 실험을 통하여 다양한 영상군에 대한 비교를 수행하여 제안 방식이 기존 방식들보다 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 하지만 제안 방식은 볼록형 객체에 대한 높은 정확도를 보이는 반면 오목형이면서 복잡한 형상을 가지는 객체에 대하여는 형상 변별력이 제한된다는 것도 알게 되었다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
In recent die industry, web-based production control system is applied widely because of the improvement of IT technology. In result, many researches are published about remote monitoring at a long distance. The target of this study is to develop Die Discrimination System using web-based vision, and CAD API when client discriminates die in process at a long distance. Special feature of this system is to use 2D vision image and to match with DB. We can get discrimination result enough to want with short time and a little low precision in web-monitoring by development of this system.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
3차원 모델의 형상 유사성 평가는 의학, 기계 공학, 분자 생물학 등의 많은 분야에서 매우 중요하다. 더욱이 3차원 모델이 웹 상에 보편화됨에 따라 3차원 모델들의 분류와 검색에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 형상 표현 방법들과 유사성 평가에 대한 주요 개념들을 기술하고, 최근의 형상 비교에 관한 연구들을 다해상도, 위상 기하학, 2차원 영상, 통계학 기반 방법들로 분류하여 그 특징들을 분석하였다. 또한 논문에서 채택한 유일성, 강인성, 불변성, 다해상도, 효율성, 비교범위와 같은 기준을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 다해상도 기반 방법은 비교를 위한 계산 시간은 감소시킨 반면 전처리 시간은 증가시켰다. 기하 및 위상 정보를 이용한 방법은 보다 다양한 형태의 모델들을 비교할 수 있었고 부분적인 형상 비교에도 강인하였다. 2차원 영상을 이용한 방법들은 시간 및 공간 복잡도가 높게 나타났다. 통계학 기반 방법들은 포즈 정규화 작업 없이 형상 비교가 가능하였고, 어파인 변환 및 잡음에도 강인한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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