본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.
본 논문에서는 일곱 가지의 기본적인 감정 정보를 자동으로 파악하고 얼굴을 PDA 상에서 렌더링할 수 있는 얼굴 표정의 인식 및 합성 시스템을 제시한다. 얼굴 표정 인식을 위해서 먼저 카메라로부터 획득한 영상으로부터 얼굴 부분을 검출한다. 그리고 나서 기하학적 또는 조명으로 인한 보정을 위해 정규화 과정을 거친다. 얼굴 표정을 분류하기 위해서는 Gabor wavelets 방법을 enhanced Fisher 모델과 결합하여 사용할 때가 가장 좋은 결과를 보였다. 본 표정 분류에서는 일곱 가지 감정 가중치가 결과로 제시되고, 그러한 가중 정보는 모바일 네트웍을 통하여PDA 상으로 전송되어 얼굴 표정 애니메이션에 이용되어진다. 또한 본 논문에서는 고유한 얼굴 캐릭터를 가진 3차워 아바타를 생성하기 위하여 카툰 쉐이딩 기법을 채택하였다. 실험 결과 감정 곡선을 이용한 얼굴 표정 애니메이션은 선형 보간법 보다 감정 변화의 타이밍을 표현하는데 더 효과적인 것으로 나타났다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경 에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance
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[게시일 2004년 10월 1일]
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