이 논문에서는 hybrid projection 함수와 rank order 필터를 이용하여 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 눈썹을 눈동자로 검출하는 오류를 줄이기 위하여, hybrid projection 함수를 이용하여 얼굴 영역에서 눈썹을 검출하고 눈썹이 포함되지 않도록 눈 영역을 설정한다. 눈 영역에서 rank order 필터를 사용하여 눈동자 후보점을 찾고 위치를 보정한다. 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶고 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 정합을 이용하여 측정하여가장작은값을 갖는 쌍을 최종눈동자로 결정한다. BioID 얼굴데이터베이스의 얼굴 영상 700개에 대한 실험 결과 92.4%의 검출율을 얻었으며 기존 방법보다 약 21.5% 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 2 차원 패턴을 위한 볼록 헐(convex hull) 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 크게 후보 볼록점 추출과 최종 볼록점 추출의 두 단계로 나된다. 첫 번째 단계에서는 볼록 헐의 볼록점이 될 수 없는 점들을 최대한 간단한 연산을 사용하여 제거함으로써 속도의 향상을 기한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 구해진 후보 볼록점을 대상으로 최종 볼록 헐을 구한다. 이 방법은 매우 간단한 연산으로 구성되어 있기 때문에 수행 속도면에서 향상을 가져왔다. 실험 결과, 본 논문의 방법이 기존에 사용되던 두 개의 볼록 헐 알고리즘보다 2배내지 3배의 빠른 수행 속도를 보였다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 사용되는 중요한 요소 중 하나인 움직임 예측 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 연산량 감축으로 인한 화질 저화와 같은 문제점과 연산량 증가로 인한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전 영역 탐색기반 예측 방법과 유사한 화질을 유지하면서 최적후보점을 이용하여 계산량을 줄이는 움직임 예측 방법을 제안한다. 실험결과에서 제안한 방법은 화질 저하가 전 영역 탐색 기반 예측과 비교하여 0.01dB 이하로 나타났으며, 계산량은 평균 3%~5% 정도이다.
임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.
우리나라는 삼면이 바다인 환경적 특성으로 인해 연안 양식 산업이 발전해 왔다. 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리에 의해 우리나라 근해의 양식 산업이 받는 피해가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 잡아먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 이 논문에서는 수중에서 획득한 아무르불가사리 영상에서 효과적으로 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 6-방향 스캐닝을 이용한 볼록 특징 추출을 사용하여 기존 방법에 비해서 적은 수의 특징 후보를 산출한다. 또한, 추출된 볼록 특징과 영역 중심점을 이용하여 후보 오목점을 선정한 후 최종 오목 특징을 추출한다. 군집 생활을 하는 불가사리의 특성 때문에 입력 영상의 불가사리 개체도 밀집되어 있다. 따라서 입력 영상에서 추출되는 특징 후보의 수를 최소화하는 것은 중요한 의미를 갖는다. 실험결과, 제안한 특징 추출 방법은 특징 후보수 대비 특징 추출률이 약 88%로 기존 방법에 비해 개선되었다.
본 논문은 얼굴 인식을 위한 얼굴 요소 및 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 요소는 피부색을 이용하여 추출된 얼굴 영역에서 요소들간의 기하학적 정보를 이용하여 후보 영역을 정하고 후보 영역에서 요소들이 갖고 있는 고유 특성들을 이용하여 추출해 간다. 얼굴 인식에 적용된 얼굴 특징점은 추출된 얼굴 요소들간의 거리, 각 등의 기하학적인 관계로 나타낸다. 실험 결과, 얼굴 구성요소 추출이 잘 되었다.
사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태 변화가 있어 입력 영상마다 대표 특징을 정확히 찾는 것은 어려운 문제이다. 얼굴의 많은 특징 점 중에서 눈동자 부분은 얼굴 인식 등 다양한 부분에 있어서 얼굴 영역의 특징 점으로 가장 많이 이용되는 특징 점들 중 하나이다. 본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 템플릿 정합을 이용하여 빠르게 눈을 검출하는 방법을 제안한다. 조명과 배경에 강건한 검출 성능을 얻기 위해 눈동자 후보점을 찾아서 초기 개체군 생성에 이용하였으며, 각각의 개체는 템플릿의 기하학적 변환 정보로 구성되어 템플릿 정합에 의해 눈동자가 검출된다.
본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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