차량에 부착된 CCD 카메라를 이용하여 취득된 도로 주변의 영상에 존재하는 사람의 얼굴을 추출하여 제거하는 처리를 할 경우, 사생활 침해의 문제 없이 사용자들에게 원하는 지역의 도로영상의 제공이 가능해진다. 이 실험의 목적은 차량에서 취득된 도로 주변의 칼라 영상에서 사람의 얼굴을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는데에 있다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, HSI(색상, 채도, 명도) 칼라 모델과 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 이들 모델에 임계값을 적용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능함을 확인할 수 있었다. 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 이용하여 클러스터링을 실행하고 이렇게 나뉘어진 각각의 구역들에 구역의 면적, 구역내 존재하는 화소의 개수, 구역의 가로와 세로 비율 그리고 타원조건을 적용하여 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 최종적으로 남겨진 구역을 이진화 하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 이들을 눈, 코, 입 등으로 간주하여 최종적인 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 추출되지 않은 얼굴과 잘못 추출된 구역이 발생했으나, 얼굴에 해당하는 임계값등의 조건을 약화시킬 경우 대부분의 얼굴의 추출이 가능할 것으로 여겨지며, 추출된 구역을 흐리게 처리할 경우 오인식된 부분에 대한 사용자의 거부감도 줄일 수 있을 것 으로 예상된다.
차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 영암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고 H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고 에지밀도 지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 $97.1\%$의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 특징 벡터를 이용한 강인한 물체 추적 방법을 제안한다. 먼저, 초기 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, KLT알고리즘을 입력 영상에 적용시켜 특징 벡터들을 추출한다. 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 추출된 특징 벡터를 적용시켜 1차 정규화 한다. 그 후, RGB 칼라모델과 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체에 대한 Blob 영역을 설정하고 설정된 Blob 영역에 대해 1차 특징벡터를 Snake 알고리즘으로 동정하여 2차 정규화 과정을 마무리 한다. 최종 정규화 된 특징 벡터를 Particle filter에 입력 데이터로 이용하여 이동 물체를 추적 한다. 마지막으로, 복잡한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
본 논문은 픽셀의 색상과 채도를 퍼지추론한 얼굴영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부 색상 모델에서 계산된 색상과 채도를 특징 파라미터로 멤버쉽 함수를 생성하여 유사도를 평가하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴 영상의 위치와 크기에 관계없이 얼굴 영역이 검출됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Particle filter를 이용한 특징 벡터 기반 이동 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째, RGB 칼라 모델을 이용하여 초기 이동 물체의 움직임 영역(blob)을 추출하고, KLT-알고리즘을 이용하여 입력 영상에 대한 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 특징 벡터를 매칭시켜 1차 특징 벡터를 구한다. 두 번째로, RGB와 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, 앞서 구한 1차 특징 벡터에 Snake 알고리즘을 적용함으로써 새로운 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 새롭게 구한 특징 벡터를 매칭시켜 2차 특징 벡터를 구한다. 최종적으로, 2차 특징 벡터에 Particle filter를 적용함으로써 본 논문에서 제안한 이동물체를 추적하는 알고리즘을 완성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역 분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다.
Recent trend changes a criterion for evaluation of burner that environmental problem is raised as global issue. For efficient driving problem, the higher thermal efficiency and the lower oxygen in exhaust gas, burner is evaluated the better. For environmental problem, burner must satisfy $NO_{X}$ limit and CO limit. Consequently, 'good burner' means on whose thermal efficiency is high under the constraint of $NO_{X}$ and CO consistency. To make existing burner satisfy recent criterion, it is highly recommended to develop feedback control scheme whose output is the consistency of $NO_{X}$ and CO. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. This study focuses on wave length of luminescence from chemical reaction measurement of the luminescence via optical measuring apparatus and derive correlation with consistency of components in exhaust gas by image processing technique.
본 논문은 피부색 요소의 유클리디안거리를 계산 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로구성되었다. 조명보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 CMY칼라 모델 C공간에서 눈을 검출 하였고, YIQ 칼라 모델 Q공간에서 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 40개의 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.
본 논문에서는 HIS 칼라모델에서 색상변환을 이용한 자동차 추적 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 도로위에 두 개의 수평가상 데이터 샘플라인을 설치해 놓는다. 차영상은 프레임과 프레임 사이에서 검출하였다. 검출된 자동차의 차영상에서 색상 분포를 이용해서 자동차 동일성 판별과 차선 변경을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 효능성을 검토하기 위하여 도로에 주행하는 자동차를 대상으로 두 가상 샘플라인을 통과하는 자동차의 동일성 판별과 차선 변경을 검출하고, 자동차의 속도 측정기와 제안된 방법을 비교한 결과 0.4% 이내임을 보였다.
본 논문에서는 얼굴의 특징 영역에 근거하여 얼굴을 검색할 수 있는 내용기반의 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 질의를 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 키워드를 사용하는 대신에, 제안한 시스템은 시각적 질의로서 얼굴 영상을 사용한다. 이를 위해, 얼굴 구성 요소를 포함하는 특징 영역을 HSl 칼라 모델이 제공하는 칼라 정보와 Wavelet 변환이 제공하는 에지 정보를 이용하여 추출한 후, 신경망을 통하여 분류ㆍ검색한다. 제안한 검색 시스템은 Oracle DBMS를 사용하여 클라이언트/서버 환경으로 구축되었다. 150개의 다양한 얼굴 영상으로 실험한 결과, 약 88.3%의 검색율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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