컬러 특징을 나타내는 전형적인 방법으로 RGB 컬러히스토그램이 있다. RGB 컬러 히스토그램은 RGB 컬러 공간을 일련의 bin으로 나누고 각 bin의 컬러 값에 대응하는 영상 픽셀의 빈도 수를 카운트하는 것으로 영상 검색에서 널리 쓰이고 있다. 그러나 RGB 컬러히스토그램은 영상의 미세한 장면 변화에도 크게 달라지기 때문에 검색 결과에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 RGB 컬러히스토그램의 이러한 특성을 개선할 수 있는 새로운 컬러 특징 표현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 RG, GB, BR의 세 가지 평면으로 투영시킨 2차원 투영 맵(2D Projection Maps)을 사용한다. 영상 검색에 대한 실험 결과로부터 제안한 2차원 투영 맵이 RGB 컬러히스토그램보다 더 향상된 검색 효율을 나타내었다.
본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하는 방법으로, 영상의 글로블 특성을 잘 나타내는 반면 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 영상 내에 포함된 형상 정보를 표현하는 적절한 방법은 아니다. 영상에 대한 1차원 투영을 이용하면 영상의 개략적인 형상 정보와 함께 위치 정보를 나타낼 수 있어 히스토그램의 단점을 극복할 수 있지만, 영상 크기에 따라 투영 벡터의 길이가 달라져 색인 데이타로 사용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 투영벡터에서 영상이 가지는 형상 정보의 첨두치를 이용하여 첨두치들 간의 상대거리 및 최대 첨두치에 관한 정보를 검색에 사용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 히스토그램 인터섹션 및 투영벡터만을 이용한 경우의 검색 결과와 비교하였고, 실험 결과를 이용하여 각 방법의 장단점을 분석하였다.
기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.
컬러를 이용한 내용기반 영상검색의 대표적 방법에 해당하는 히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하면서 영상 내에서의 물체의 이동, 회전에 대해 대처하는 장점을 가지는 방법이다. 그러나 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 동일 영상에 대해 조명 변화가 있을 때 히스토그램이 영향을 많이 받아 검색이 어렵다는 단점을 지닌 방법이다. 본 논문에서는 조명 변화가 있을 경우에도 검색이 가능한 방법을 제안한 것으로, 영상에 1차원 투영 기법을 적용해 투영 값이 큰 벡터들 간의 상대 거리를 이용하여 검색에 이용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비해 적은 색인 데이터 량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 눈 깜박임 패턴을 이용한 새로운 졸음 검출 알고리즘을 제안하였다. 유한오토마타를 이용한 졸음 검출 모델을 제안하여 눈감은 상태를 나타내는 입력 심벌의 개수만을 체크함으로써 눈 깜박임, 졸음, 수면 검출을 용이하게 하였다. 또한 수평 투영 히스토그램의 특성을 이용하여 눈동자가 있는 영역만을 구해 수직 투영 히스토그램을 취함으로써 눈썹이나 안경테와 같은 외부 영향을 최소화 시켜 정확도를 높였다. ZJU 눈 깜박임 데이터베이스를 이용한 눈 깜박임 검출 실험 결과 93% 이상의 정확도를 얻음으로써 제안된 방법의 우수함을 보였다.
본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.
본 논문은 객체와 배경 히스토그램을 활용한 개선된 보행자 검출 방식을 제안하고 있다. HOG & SVM 알고리즘을 통해 검출한 객체는 사각형 형태로 검출된다. 사각형 영역 안에는 배경과 객체의 영역이 혼합되어있다. 배경을 제외한 객체의 영역만을 검출한다면 객체 관련 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 검출된 사각형의 크기를 객체의 크기에 맞게 x-y축 투영 알고리즘을 사용하여 재조정한다. 그리고 나서 재조정 된 사각형 내의 객체에 대한 히스토그램을 바탕으로 배경과 객체를 구분하여 개선된 객체를 검출한다. 검출한 객체와 원본의 객체를 비교하는 신뢰성 평가인 정밀도와 재현율의 평균값이 각각 97.9%와 90%를 보이고 있다.
본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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