2채널 방식을 이용하는 입체 음향 구현 방법은 멀티채널 방식에 비해 비용의 감소 효과 및 설치가 쉽다는 장점이 있으나 크로스토크(crosstalk)를 제거하는 것이 어려운 문제이다. 크로스토크를 제거하기 위해서는 머리의 위치를 정확하게 추정하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 2채널 방식에서 3차원 입체 음향을 구현하기 위해 얼굴의 방향을 추정하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출하고 전처리 작업과 수학적 형태학을 이용한 두 눈의 위치를 검출하는 알고리즘을 이용, 얼굴이 향하고 있는 방위각을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 제안되어진 방법들에 비해 적용 범위가 더 넓으며, 얼굴 방위각이 매우 안정적으로 검출됨을 실험을 통해 알 수 있었다.
일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.
본 연구는 PCA와 템플릿 정합을 사용한 얼굴 표정 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 얼굴 영상은 Haar-like feature의 특징 마스크를 사용하여 획득한다. 획득한 얼굴 영상은 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리하여 얼굴 요소 추출에 용이하게 나눈다. 얼굴 요소 추출은 눈 영상과 입 영상을 추출하는 과정으로 먼저 학습영상으로 PCA를 거쳐 생성된 고유얼굴을 구한다. 고유 얼굴에서 고유 입과 고유 눈을 획득하고, 이를 얼굴 분리 영상과 템플릿 매칭시켜 얼굴요소를 추출한다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징으로 표정을 인식한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 방법보다 추출률이 우수하게 나왔으며, 특히 입 요소의 추출률은 99%에 달하였다. 또 이 얼굴 요소 추출 방법을 표정인식에 적용하였을 때 놀람, 화남, 행복의 3가지 표정의 인식률이 80%를 상회하였다.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적인 프레임에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 Haar-like 에지 검출기를 사용하고, 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정한다. 신뢰도를 높이기 위해 k 개의 연속적인 프레임에서의 누적된 차량 정보를 추출한다. 최종 검출된 차량을 템플릿으로 지정하고 SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 통해 연속적으로 입력되는 프레임에서 동일한 차량을 추출한다. 이를 통해 동일 차량으로 추출된 차량 정보를 새로운 템플릿으로 업데이트 한다. 비교 검출을 위한 수행 시간을 줄이기 위해 이전 프레임에서 검출된 차량의 범위를 확장한 영역만을 관심 영역으로 지정한다. 이 과정은 공통된 대응점을 찾지 못할 때까지 검출과 추적 과정을 반복하여 진행한다. 실 도로 상에서 얻어진 영상에 대해 적용함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.
본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.
본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.
본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 야간 CCTV 영상을 활용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법을 제안하고 추적 성능을 분석한다. 유사 Haar 특징을 이용하여 Adaboost 알고리즘으로 학습하고 종속분류기로 객체를 검출한다. 파티클 필터를 활용하여 검출된 보행자를 추적한다. 야간 CCTV영상에 대하여 파티클 필터의 객체 추적에 효율적인 파티클 수와 분포를 실험을 통하여 제시하였다. 골목길 등에서 취득한 야간 CCTV영상에 대하여 검출과 추적성능을 검증하였다.
In this paper, a system that detects driver's drowsiness has been implemented based on the automatic extraction and the tracking of pupils. The research also focuses on the compensation of illumination and reduction of background noises that naturally exist in the driving condition. The system, that is based on the principle of Haar-like feature, automatically collects data from areas of driver's face and eyes among the complex background. Then, it makes decision of driver's drowsiness by using recognition of characteristics of pupils area, detection of pupils, and their movements. The implemented system has been evaluated and verified the practical uses for the prevention of driver's drowsiness.
본 논문에서 다수의 사용자 중에서 현재 발성하고 있는 화자를 검출하는 스테레오 시청각 기반의 화자 검출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 개의 마이크를 이용한 음원 위치추정, 스테레오 카메라를 이용한 영상정합 및 발화자 후보 위치 추정, 그리고 모바일 기반의 화자 검출 정보 획득으로 구성되어 있다. 스테레오 카메라로부터 획득한 화자의 영상정보를 바탕으로 Adaboost 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용하여 발화자 후보들의 얼굴을 검출하고 이를 기반으로 삼각측량법을 이용하여 발화자 후보들의 위치를 추정한다. 그리고 2개의 마이크로부터 획득한 화자의 음성정보를 바탕으로 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)기반의 TDOA(Time Differnce of Arrival)추정을 통해 음원의 방향을 추정한다. 최종적으로 스테레오 카메라를 통해 측정된 정보와 마이크를 통해 얻은 정보를 비교 분석하여 현재 발화자를 검출한다. 검출된 화자 정보에 대한 보다 차별화 된 서비스 제공을 위해 TCP 서버/클라이언트 구조 기반의 모바일 화자 검출 정보 획득 시스템을 구현하고 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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