• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3983-3991
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• 2013

스테레오 매칭 중 센서스 변환은 방사 왜곡과 밝기 변화에 강한 특징이 있다. 본 논문은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스 변환을 동시에 이용한 하이브리드 센서스 변환을 제안하였다. 제안한 하이브리드 센서스 변환 방법은 미니 센서스 변환의 적은 계산량과 일반화된 센서스 변환의 잡음에 강인한 특성을 반영하여 설계되었다. 성능을 평가하기 위하여 후처리 과정까지 포함하여 스테레오 매칭을 수행하였다. 그 결과 하이브리드 센서스 변환은 일반화된 센서스 변환과 성능이 비슷하였고, 계산량은 미니 센서스 변환과 일반화된 센서스의 중간값을 갖는다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.92-98
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• 2017

일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1559-1562
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• 2015

최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.

• 융합보안논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권5호
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• pp.755-765
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• 2015

This paper is concerned with Interval Type-2 Radial Basis Function Neural Network classifier realized with the aid of Census Transform(CT) and (2D)2LDA methods. CT is considered to improve performance of face recognition in a variety of illumination variations. (2D)2LDA is applied to transform high dimensional image into low-dimensional image which is used as input data to the proposed pattern classifier. Receptive fields in hidden layer are formed as interval type-2 membership function. We use the coefficients of linear polynomial function as the connection weights of the proposed networks, and the coefficients and their ensuing spreads are learned through Conjugate Gradient Method(CGM). Moreover, the parameters such as fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized by Artificial Bee Colony(ABC). In order to evaluate the performance of the proposed classifier, Yale B dataset which consists of images obtained under diverse state of illumination environment is applied. We show that the results of the proposed model have much more superb performance and robust characteristic than those reported in the previous studies.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.572-575
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• 2012

본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.271-276
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• 2016

본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.256-267
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• 2017

An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.473-479
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• 2019

본 연구는 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 스페인 Terrassa 지역의 WorldView-1 고해상도 스테레오 위성영상으로부터 DSM (Digital Surface Model) 제작을 위해 SGM을 적용하였다. SGM (Semi Global Matching)은 스테레오 영상에 대한 매칭 Cost를 여러 방향에서 계산하고, 계산된 Cost를 순차적으로 누적시킨 후, 누적된 Cost의 최소(또는 최대) 값에 해당하는 시차를 계산하는 영상매칭 알고리즘이다. SGM 적용을 위한 Cost는 MI (Mutual Information, NCC (Normalized Cross-Correlation), CT (Census Transform)를 적용하였으며, 각각의 Cost별 DSM에서 지형지물의 외곽선 표현결과 정확도와 그 성능을 제시하였다. 사용 영상과 실험 대상지역을 토대로, CT Cost 결과 정확도가 가장 우수하였으며, 외곽선 표현 또한 가장 선명하게 묘사되었다. 아울러 SGM 방법은 기존 소프트웨어에 비해 보다 세밀한 외곽선을 표현한 반면 수계지역에서는 많은 오류가 발생하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.151-156
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.