본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.
본 논문에서는 두 영상간의 회전각도를 추정하는 방법들 중에서, 정확도에서 높은 성능을 제공하는 저니키 모멘트의 위상을 이용한 방법들의 회전각도 추정 결과의 정확도를 비교하여 제시하고, 기존의 방법들보다 정확하게 각도를 추정하는 angular radial transform(ART) 계수들의 위상성분을 이용한 회전각도 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Revaud가 제안한 저니키 모멘트를 이용한 회전각도 추정 방법[1]을 ART로 확장한 방법이다. ART는 저니키 모멘트에 비해서 회전에 의한 영상의 변화를 보다 효과적으로 서술할 수 있는 기저함수의 생성이 가능하기 때문에 저니키 모멘트보다 두 영상간의 회전각도를 정확히 추정하는 것을 가능하게 한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법이 제곱평균제곱근오차(root mean square error) 대 커버리지(coverage)를 기준으로한 성능비교에서 가장 우수한 성능을 보였다.
이 논문에서는 회전각도에 무관하게 회전 얼굴과 회전각도를 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 회전된 얼굴 검출은 회전에 따른 얼굴 외형의 큰 변화로 인해 어려운 분야이다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 얼굴 구성요소들의 위치 정보가 유지되기 때문에 회전으로 인한 얼굴의 외형 변화가 없게 된다. 이에 따라 회전이 없는 정면 얼굴 검출에 사용되지만 회전에 민감한 특성을 갖는 HOG와 같은 특징들이 회전얼굴을 검출하는 과정에서 효과적으로 사용될 수 있다. 극좌표계 변환된 영상에서 얻은 HOG 특징을 SVM을 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 학습 데이터는 회전이 없는 정면 얼굴 영상만을 사용하였다. 3600개 회전 얼굴 영상에 대한 실험 결과 97.94 %의 회전각도 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상들에서 회전 얼굴들의 위치와 회전 각도를 정확하게 검출하였다.
일반적인 가정용 선풍기는 단 하나의 좌우 회전 구간을 갖기 때문에 회전 각도를 조절할 수 없어 불필요한 영역까지 바람이 가거나 바람이 필요한 공간에 바람이 가지 않는 구간이 발생한다. 본 논문에서는 에너지 낭비를 줄이면서 필요한 공간에 선택적으로 바람을 보낼 수 있도록 회전 구간을 효율적으로 조절하는 방법을 제시하고자 한다. 정지 풍향각 측정 실험을 통해 최소 회전 각도를 구하였으며 최적의 회전 단계수를 선정하기 위해 바람이 도달하는 공간을 적절히 분할하였다. 이를 통해 선풍기가 45°의 최소 회전 각도와 3단계의 회전 구간을 가지면서 각 단계마다 정지 풍향각의 2배씩 회전 각도가 증가할 때 바람이 효율적으로 분배되는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 선택적 회전 구간 조절 방법은 선풍기 구조에 큰 변형 없이 에너지 낭비를 최소화 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 영상에서의 물체 인식에 주로 사용되었던 공간 피라미드를 변형시킨 각도 피라미드를 이용한 bag-of-features 방법으로 회전 변화에도 강한 물체 인식에도 적용할 수 있도록 한다. 기존의 공간 피라미드에서 수직의 격자 모양으로 영상을 나누었던 것에 비해 각도 피라미드는 영상의 중심을 기준으로 동일한 각도로 영상을 분할하여 피라미드로 만든다. 각 영역 안에서 특징들의 히스토그램으로 영상을 표현하고 영상간의 유사도는 각도 피라미드를 단계별로 순환적 자리옮김을 통해 회전시켜가며 히스토그램 교집합을 구하여 측정한다. 이 방법을 Caltech-101 데이터베이스에 적용해본 결과 회전 변환을 준 테스트 영상에 대해 기존의 공간 피라미드를 사용한 방법에 비해 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 상황의 일반적인 물체 분류할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 정모두부방사선사진 촬영시 수직적 두부회전이 방사선사진상의 계측치들에 어느 정도의 투사오차를 야기 시키는지 알아보고자 시행되었다. 임상검사를 통하여 두드러진 전후방 골격이상이나 뚜렷한 안면비 대칭을 보이지 않는 성인 25명을 대상으로 natural head position상태를 기준위치$(0^{\circ})$로 정하고 이 위치에 대해 양쪽 ear rod를 연결한 수평축을 중심으로 두부를 상, 하방으로 $5^{\circ},\;10^{\circ}$씩 회전시킨 상태에서 정모두부방사선사진을 각각 촬영하여 투사도를 작성한 다음 7개의 고경항목, 5개의 폭경항목, 6개의 각도항목을 계측하였다. 각 회전각도에서의 계측치를 비교 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 고경계측항목의 투사오차가 폭경이나 각도계측항목에 비해 전반적으로 큰 양상을 나타냈다. 2. 고경계측항목 중 회전축으로부터 먼 계측점간의 거리를 나타내는 항목일수록 투사오차가 컸다. 3. 폭경 계측항목 중 비강폭경, 상악폭경, 상악 제1대구치간 폭경은 각 회전각도 간에 통계적 유의차가 없었으나 하악폭 경과 하악 제1대구치간 폭경은 통지적으로 유의차가 있었다. 4. 각도계측항목 중 menton의 편위정도를 나타내는 각도는 각 회전각도 간에 통계적 유의차가 없었으나 crista galli와 maxillare를 연결한 선이나 crista galli와 antegonion을 연결한 선과 수평기준선이 이루는 각도는 통계적으로 유의차가 있었다. 이상의 결과는 수직적 두부회전에 의해 정모두부방사선사진상에 투사오차가 발생하므로 유용한 정모두부방사선사진을 얻기 위해서는 촬영시마다 동일한 두부위치를 유지하기 위한 노력이 필요함을 시사하였다.
기존에 지도학습 방법은 성능은 좋지만, 학습할 때 비디오 데이터와 정답 라벨이 있어야 한다. 그러나 이러한 데이터의 라벨을 수동으로 붙여줘야 하는 문제점과 그에 필요한 시간과 돈이 크다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법 중 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 중 하나인 회전 방법을 비디오 데이터에 적용하여 학습하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 두가지 방법을 제안한다. 먼저 기존의 비디오 데이터를 입력으로 받으면 단순히 비디오 자체를 회전시키는 것이 아닌 입력으로 들어온 비디오의 각각 프레임이 시간이 지나면서 일정한 속도로 회전을 시킨다. 이때의 회전은 총 네 가지 각도[0, 90, 180, 270]를 분류하도록 하는 방법론이다. 두 번째로 비디오의 프레임이 시간이 지나면서 변할 때 프레임 별로 고정된 각도로 회전시키는데 이때 회전하는 속도 네 가지 [1x, 0.5x, 0.25x, 0.125]를 분류하도록 하는 방법론이다. 이와 같은 제안하는 pretext task들을 통해 네트워크를 학습한 뒤, 학습된 모델을 fine tune 시켜 비디오 분류에 대한 실험을 수행 및 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 타원형 실린더 주위의 유동과 항력 및 양력 계수의 변화를 관찰하였다. EDISON_CFD를 이용하여 자유 유동(free stream)에서 타원형 실린더의 장단축 비율과 회전된 각도의 변화에 따라 실린더 후방의 유동과 압력 분포의 변화를 보고, 이에 따른 항력 계수 및 양력 계수의 변화를 시뮬레이션 하였다. 또한, 채널 유동 내에서 벽 근접에 따른 유동 변화와 항력 및 양력 계수의 변화를 관찰하였다.
본 연구는 맥락 정보가 심적 회전에 미치는 영향을 검증하였다. 첫 번째 실험에서는 심적 회전 시 주변 정보가 목표 자극을 회전하는데 미치는 영향을 조사하였다. 목표 글자와 주변 글자의 각도를 변화시키거나 좌우 글자의 위치를 바꾸어가며 목표 글자가 거울상인지 아닌지를 판단하게 하였다. 목표 글자는 세 글자로 이루어진 단어에서 가운데 글자로 정의하였고, 나머지 글자를 주변 글자로 정의하였다. 실험 결과 주변 글자의 회전 각도가 증가할수록 반응 시간이 증가하였다. 또한 목표 글자와 주변 글자의 회전 각도가 비슷할 때 반응 속도가 더 빠르게 나타났으며, 이러한 효과는 비단어 조건인 경우보다 단어 조건일 때 더 크게 나타났다. 두 번째 실험에서는 연습 난이도가 심적 회전에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 회전 각도에 따라서 반응 시간이 증가하긴 했지만, 연습 시행 난이도는 심적 회전시간에 영향을 미치지 않았다. 위와 같은 실험 결과는 심적 회전이 주변 맥락 정보에 의해서는 영향을 받지만 연습 난이도와 같은 사전 맥락 정보는 심적 회전에 영향을 미치지 않음을 시사한다.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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